2018年以前传统实时目标追踪算法资源汇总

该算法利用meanshift技术实现视频中的目标追踪，使用了opencv库，需预先配置opencv环境。

这是一份基于Matlab编写的源程序，实现了粒子滤波算法的详细流程和基本算法原理。

这是一个在Matlab中实现的鲁棒且快速的单目标跟踪算法程序。

根据不同情况，对多相合金中的颗粒状第二相进行二值化、颗粒分割、孔洞填充以及滤波等图像预处理，得到离散的多目标黑白二值图像。为了统计分析多个颗粒，提出了多目标边界追踪算法，利用八连通边界追踪得到的每个颗粒的唯一标志点及其边界的Freeman码，从而获得第二相的体积分数、周长、面积、形状因子、平均自由程等特征参数。实验结果验证，该算法在离散多目标统计中表现出了实用性和有效性。

在IT领域，算法是计算机科学的核心，而C++作为一种强大且高效的编程语言，常用于实现复杂的算法。本压缩包文件“algorithm-studying-master”包含了多种C++实现的算法学习资源，对于希望深入理解和掌握算法的程序员来说非常宝贵。算法是一系列精确的步骤或指令，用于解决特定问题或执行特定任务。在C++中，我们可以通过结构化编程、面向对象编程和泛型编程等方法来实现各种算法。该项目涵盖了排序算法（如冒泡排序、插入排序、快速排序、归并排序）、查找算法（如线性查找、二分查找）、图算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall所有对最短路径算法）和树算法（如二叉搜索树、AVL树、红黑树）等多个类别的算法示例。学习者可以从中获得如何在实际编程中应用这些算法的经验，并了解如何优化它们以提高效率。此外，该资源还可能包含测试用例和性能分析，帮助用户理解和评估不同算法的效率。该项目可能包括辅助开发的工具或库，如自动化测试框架（如Google Test）、性能分析工具（如gprof）或代码质量检查工具（如Clang-Tidy），这些工具有助于开发者确保代码的正确性和优化潜力。总体而言，“algorithm-studying-master”是一份极富价值的资源库，特别适合想要提升C++算法能力的程序员。通过学习和实践其中的代码，开发者能够增强逻辑思维能力，提升解决问题的效率，更好地应对面试中的算法题，同时也有助于团队的技术水平和协作效率提升。

YOLO（You Only Look Once）算法是一种统一的实时目标检测方法，其革新性在于可以在单次前向传递中完成目标检测和定位。相较于传统方法，YOLO通过将目标检测任务视为回归问题，大幅提升了检测速度，使其在实时场景中表现突出。

本资源包含MOEA-dev-matser.zip全套代码，涵盖NAGAII、NSGAIII、MOEAD-DE、MOEA-DRA、MOEAD-M2M、SPEA2-SDE、GrEA、e-MOEA等多种进化算法，并附带中文注释。提供DTLZ、WFG、ZDT、UF、MOP、MOKP等多套数据集，经过验证可直接运行，生成多种评估指标如IGD值。

基于卡尔曼滤波的目标追踪技术，详细介绍了代码实现和目标模型的建立，为技术交流提供参考。

这段代码实现了对移动对象的实时跟踪。