1.boost是什么意思
2.Object Tracking-跟踪算法系列一SingleObject Tracker
3.如何用OpenCV训练自己的分类器
4.机器人手眼标定原理与代码接口（全开源免费，无商用依赖软件）

boost是什么意思

       1. Boost是一个功能强大的C++开源库集合，它的存在是为了扩展和优化C++语言的性能和功能。

       2. 这些库被广泛应用于软件开发领域，尤其在提升效率、简化开发流程和避免重复代码方面表现出色。小数源码和真值

       3. Boost的核心价值在于其丰富的工具和组件，涵盖了智能指针、多线程、正则表达式、文件系统、数学计算和网络编程等实用特性。

       4. 它的兼容性极强，无论操作系统还是编译器，都能轻松应对。java动态代理源码

       5. Boost提供了一些不同于标准C++库的创新实现，如Boost.Any和Boost.Variant，以及优化的数据结构和算法，如各种高效的数据容器和排序算法。

       6. 开发人员只需简单地包含相关头文件并链接库，就能利用这些功能。

       7. 在实际应用中，Boost的身影可见于网络编程、图形界面、科学计算和游戏开发等领域，如Qt、Poco和OpenCV等知名项目都受益于Boost。

       8. 同时，它对C++标准库的ecshop模板堂源码设计也产生了积极影响。

       9. 总的来说，对于C++开发者来说，Boost是一个不可或缺的辅助工具，它极大地提升了开发效率，是提升C++项目质量和性能的得力助手。

Object Tracking-跟踪算法系列一SingleObject Tracker

       跟踪算法简介

       OpenCV提供多种跟踪算法，如BOOSTING、MIL、KCF、TLD、MEDIANFLOW、GOTURN、MOSSE和CSRT。注意，论坛博客源码这些算法主要用于单个对象的跟踪，而GOTURN基于CNN。笔记主要介绍传统的跟踪方法。

       其他跟踪算法包括FairMOT，它结合检测和再识别任务，实现高效再识别和跟踪结果。FairMOT采用基于CenterNet的无锚点方法。尽管其性能不如传统OpenCV跟踪算法，但为未来基于深度学习的跟踪器奠定了基础。

       使用anaconda创建单独的OpenCV环境，通过pip安装相关包。演示代码如下：

       不同算法的优缺点概览：

       BOOSTING Tracker：基于AdaBoost的在线版本，用于人脸检测。需要实时训练正负例。python 源码阅读工具初始边界框作为对象的正例，框外的许多图像块被视为背景。跟踪性能中等，无法可靠判断失败。

       GOTURN Tracker：唯一基于CNN的跟踪算法，对视角、光照和形变有较强鲁棒性。但对遮挡处理不佳。GOTURN使用Caffe模型进行跟踪，需要在代码所在目录内放置Caffe模型和proto文本文件，或从opencv_extra仓库下载并预处理。

       MOSSE Tracker：基于最小输出平方误差（MOSSE），使用适应性相关进行对象跟踪，初始化稳定。MOSSE对光照、比例、姿态和非刚性变形有鲁棒性。能检测到遮挡，并继续跟踪。在高帧率下运行，易于实现，性能优于复杂跟踪器，但低于基于深度学习的跟踪器。

如何用OpenCV训练自己的分类器

       ç›®æ ‡æ£€æµ‹æ–¹æ³•æœ€åˆç”±Paul Viola [Viola]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。

       åˆ†ç±»å™¨ä¸­çš„"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。

       åˆ†ç±»å™¨è®­ç»ƒå®Œä»¥åŽï¼Œå°±å¯ä»¥åº”用于输入图像中的感兴趣区域的检测。检测到目标区域分类器输出为1，否则输出为0。为了检测整副图像，可以在图像中移动搜索窗口，检测每一个位置来确定可能的目标。 为了搜索不同大小的目标物体，分类器被设计为可以进行尺寸改变，这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以，为了在图像中检测未知大小的目标物体，扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。

       ç›®å‰æ”¯æŒè¿™ç§åˆ†ç±»å™¨çš„boosting技术有四种： Discrete Adaboost, Real Adaboost, Gentle Adaboost and Logitboost。

       "boosted" 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票)，并利用基础分类器的自我训练得到。

       æ ¹æ®ä¸Šé¢çš„分析，目标检测分为三个步骤：

       1、 样本的创建

       2、 训练分类器

       3、 利用训练好的分类器进行目标检测。

机器人手眼标定原理与代码接口（全开源免费，无商用依赖软件）

       这篇文章主要讲解了机器人在三维空间的眼在手上及眼在手外的标定原理，并附有持续维护的开源链接（github + gitee）。主要关注点在于提供一个开源、免费且无需商用依赖软件的手眼标定库，以帮助智能机器人领域的开发者在标定过程中少走弯路。开源库在原理清晰度、用户接口及中英文注释方面提供了更好的体验。

       开源库使用了OpenCV与boost作为倚赖库，并建议通过cmake安装OpenCV。

       手眼标定库提供了一系列步骤及功能，帮助用户完成标定过程。首先，用户需选择平面标定物，如棋盘格、对称圆或非对称圆，然后利用这些标定物计算图像的内参与畸变系数。接着，将标定物安装在机械臂上或放置于平面上，进行眼在手内或眼在手外的标定。通过比较标定物在不同姿态下的位置与姿态，用户可以验证标定的准确性。

       在标定过程中，开源库支持选择不同类型的标定板。在学习阶段，用户可以选择在网站上生成打印的标定板。获取图像内参与畸变系数的过程涉及识别标定物在图像上的位置，通过多个带有已知尺寸的标定物进行内参与外参的标定。

       针对眼在手内的标定原理，库中定义了机器人基坐标、标定物、相机与工具等关键概念，通过标定板与机器人基坐标的不变关系及相机与工具位置关系的不变，建立等式进行标定。眼在手外的标定原理类似，通过标定板与夹爪及相机与机器人基座坐标的固定关系进行。

       开源库还提供了获取机器人姿态的方法，并支持多种旋转表示方式。此外，标定过程中的精度提高方法也得到了阐述，包括增加旋转角度、减小标定块与相机之间的距离、减小不同姿态下机械臂末端位置等。开源库还提供了内参标定工具、眼在手上及眼在手外的标定功能，并说明了如何使用这些功能。

       开源库的安装与链接方法详尽，包括通过cmake安装OpenCV、安装boost的filesystem模块，以及如何通过cmake安装整个库。库的使用方法也在文档中进行了详细说明，包括如何进行内参标定、眼在手上及眼在手外的标定。

       开源库未来将进行进一步完善，包括将动态库安装到系统文件夹中、增加cmake自动搜索功能、实现对异常姿态的剔除、描述通用视觉系统标定方法、突出工程化实践中的注意事项等。