OpenCV 기반의 Tracking
OpenCV 기반의 Tracking 알고리즘이 많이 제공을 해주고 있는 것 같으며, 관련자료를 모으고, 좀 더 알 수 있다면, 동작방식 및 원리도 알아보자.
https://www.pyimagesearch.com/2018/07/30/opencv-object-tracking/
https://www.pyimagesearch.com/2018/08/06/tracking-multiple-objects-with-opencv/
DeepStream의 nvtracker의 경우 아래의 KLT와 IOU를 사용하는데 이 부분에 대해서 좀 더 알아보자.
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1044828/deepstream-for-tesla/how-nvtracker-to-deal-with-batch-data-/
KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) Tracker
http://www.cs.cmu.edu/~16385/s17/Slides/15.1_Tracking__KLT.pdf
https://kr.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-the-klt-algorithm.html
https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/
http://web.yonsei.ac.kr/jksuhr/articles/Kanade-Lucas-Tomasi%20Tracker.pdf
IOU(intersection over Union) Tracker
https://github.com/bochinski/iou-tracker
https://stackoverflow.com/questions/28723670/intersection-over-union-between-two-detections/28726781#28726781
https://www.researchgate.net/figure/Basic-principle-of-the-IOU-Tracker-with-high-accuracy-detections-at-high-frame-rates_fig1_319502501
https://pdfs.semanticscholar.org/eb6b/21d1c535859dd320d93504d39975c5498aff.pdf
https://eehoeskrap.tistory.com/124?category=570078
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