Opencv 运动摄像机跟踪运动目标的算法

我正试图在OpenCV（C++）中开发一种算法，用于实时跟踪移动对象，并将单个移动摄像机设置为一个项目

我的基本目标是

• 检测（最初）静态帧中的运动
• 跟踪移动的对象（摄影机跟踪该对象）

这是我已经尝试过的

• 基于时间差分和光流的显著运动检测。（不补偿移动的摄影机）
• 基于KLT的特征跟踪，但我无法分割运动对象特征（运动对象特征与图像中的其他可跟踪特征混合在一起）
• 基于均值漂移的跟踪（需要初始化，计算成本有点高）

我现在尝试研究以下方法

• 梯度直方图
• 实现摄影机运动参数的算法

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任何关于我应该朝哪个方向前进以实现我的目标的建议。

在google.com上键入：“zdenek kalal predator”，观看视频，阅读出现的报纸。我想这会给你很多洞察力。

对于跟踪，你可以看看这个：物体和背景的KLT特征是如何混合的？如果您（最初）知道移动对象的位置，只需忽略/删除其他功能？？我会尝试概率跟踪（例如粒子滤波），也许会在对象状态中添加一些相机运动。你说的对象状态到底是什么意思？我猜这意味着描述移动物体的特征点@Erik。。。非常感谢。在此之前我不知道粒子过滤器不，不，在概率跟踪中，你试图跟踪对象的“状态”。通常是对象的位置（2D或3D）和速度（2D或3D）。看一看：但是要注意，这些概率跟踪技术有一些数学背景，如果你想实现它，你应该了解。这是一个粒子滤波的示例视频：这是视频的详细工作，也许你可以使用一些东西：是否可能在大约5周内（我剩余的时间）实现TLD？好吧，这取决于你的性能。。它是开源的，在matlab中编码，有些是mex函数（c代码）。我可以在5周内实施，你可以吗？：）我想它已经被移植到OpenCV。。。