Ae:跟踪运动

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Ae:跟踪运动。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

使用跟踪器 Tracker面板的跟踪运动 Track Motion功能,可通过手动添加和设置跟踪点来跟踪对象的运动,并能将获得的跟踪数据应用于其它对象。

Ae菜单:窗口/跟踪器

Tracker

Ae:跟踪运动

点击跟踪器面板上的“跟踪运动”按钮,会为图层添加“动态跟踪器”属性组,组内还有对应的“跟踪器”属性组。

一个跟踪器可以有一个或多个跟踪点 Track Point。

提示:

可通过跟踪器面板控制菜单为当前跟踪器“新建跟踪点”。

在时间轴面板上选中“跟踪点 x”后,按 Delete 键删除,按 Ctrl + D 进行复制。

选择跟踪类型

跟踪类型不同,跟踪点的数目可能不同,跟踪数据应用于目标的方式也有所不同。

--变换 

Transform

利用 1 个、 2 个或多个跟踪点,用于分析各个跟踪点的位置 Position变化,或者用两个关联跟踪点分析旋转 Rotation或缩放 Scale的变化。

--平行边角定位 

Parallel corner pin

利用四个跟踪点进行定位。

应用之后,将为目标图层添加“边角定位”效果。

只能同时调整两个跟踪点,从而保证始终构成标准的平行四边形,无透视变化。

--透视边角定位 

Perspective corner pin

利用四个跟踪点进行定位。

应用之后,将为目标图层添加“边角定位”效果。

四个跟踪点可随意调整,因此目标图层可能产生透视变化。

--原始 

Raw

不能设置要应用的目标,即无法将跟踪数据应用到其它图层,但可以在时间轴面板上手动复制跟踪点的属性关键帧。

设置跟踪点

跟踪点的设置只能在图层面板中进行,或者在时间轴面板上调整相关的属性值。

跟踪点由内框、外框及附加点构成。

Ae:跟踪运动

简而言之,内框要框住有显著特征的区域,外框为搜索范围,附加点将用于产生跟踪坐标。

特性区域

内框,又称“功能大小”,指定要跟踪的目标元素。

特性区域应当框住一个与众不同、特征明显的元素,要保证在整个跟踪持续期间都能够清晰地识别它。

提示:

目标元素如果在跟踪期间有大小变化,先找到目标元素最大时的那一帧(一般在最前或最后帧)进行设置。

搜索区域

外框,又称“搜索大小”,指定为查找跟踪特性而要搜索的区域。

设置搜索区域大小的三个要点:

1、要保证内框的跟踪目标在外框范围内是独一无二的。

2、外框不能太大,较小时可以节省搜索时间。

3、外框不能太小,以保证外框即使在运动变化太快时也能框住内框。

附加点 

Attach Point

指定目标(图层或效果点控制)的附加位置,以便与跟踪图层中的运动特性进行同步。

Ae:跟踪运动

位于特性区域中心的附加点

Ae:跟踪运动

偏离特性区域的附加点

分析并应用

分析 Analyze按钮组的四个按钮从左到右依次是:向后分析 1 帧、向后分析、向前分析、向前分析 1 帧。

提示:

1、根据设置跟踪点的时机来决定是向后分析还是向前分析。

2、当使用自动的向后向前分析未得到满意效果时,可使用分析 1 帧的方法,或者直接手动移动跟踪点位置。

在点击应用 Apply按钮之前,应先点击编辑目标 Edit Target按钮,确认要应用到的目标。

Ae:跟踪运动

可应用到别的图层或本图层的效果点控制上。

提示:

通过“应用”所生成的属性关键帧是可以拷贝粘贴到图层或效果中的同类型属性上的。

“点赞有美意,赞赏是鼓励”文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-457506.html

到了这里,关于Ae:跟踪运动的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【运动规划算法项目实战】如何使用Pure Pursuit算法进行路径跟踪(附ROS C++代码)

    在自动驾驶和机器人导航领域,路径跟踪是一项关键技术,它使车辆或机器人能够按照预定的路径规划进行移动。路径跟踪算法的选择对于系统性能和安全性至关重要。本文将介绍一种常用且有效的路径跟踪算法——Pure Pursuit算法。我们将详细讨论Pure Pursuit算法的原理、

    2024年02月10日
    浏览(83)
  • 基于运动学模型的轨迹跟踪控制

    MPC(4)基于运动学模型的轨迹跟踪控制器设计 无人驾驶车辆模型预测控制(龚建伟)第四章 基于运动学模型的轨迹跟踪控制(仿真部分) 无人车辆在惯性坐标系中,车辆必须从一个给定的初始状态出发,这个初始点可以在期望轨迹上,也可以不在期望轨迹上 期望轨迹和参

    2024年02月04日
    浏览(49)
  • 基于卡尔曼滤波的视频跟踪,基于卡尔曼滤波的运动小球跟踪

    完整代码和数据下载链接:基于卡尔曼滤波的视频跟踪,基于卡尔曼滤波的运动小球跟踪(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88738577 卡尔曼滤波原理 RBF的定义 RBF理论 易错及常见问题 RBF应用实例,基于rbf的空调功率预测 代码 结果分析

    2024年02月02日
    浏览(49)
  • ZYNQ图像处理项目——帧差法运动目标跟踪

    帧差法顾名思义就是对输入的前后两帧图像做差值,然后检测出两帧图像不同的地方,并且可以实时跟踪运动的目标轮廓。 本设计是基于ZYNQ7010和VIVADO2018.3实现的帧差法运动目标检测,针对运动目标检测算法在传统 PC端上实时性较差的问题,设计了一种基于 ZYNQ 硬件加速的运

    2024年02月07日
    浏览(81)
  • 基于光流方法实时跟踪目标在图像中的运动轨迹(python和C++实现)

    光流方法是通过跟踪图像中的特征点(角点,边缘点等),分析这些点在帧与帧之间的运动,来计算物体运动轨迹和速度。具体实现目标如下: 1、选取图像中的易被识别的特征点,如Harris角点,FAST角点。 2、为每个特征点选取一个领域窗口,跟踪该窗口在连续视频帧中的变

    2023年04月24日
    浏览(38)
  • 基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目,FPGA项目,FPGA图像处理(已实现)

      1.项目简介 基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目,FPGA项目,FPGA图像处理 FPGA项目 采用帧间差分法作为核心算法,该项目涉及图像采集,颜色空间转换,帧间差分核心算法,腐蚀等形态学处理,目标定位,目标标识,图像显示等模块。 通过该项目可以学习到以下两方面内容

    2024年02月07日
    浏览(49)
  • 【老生谈算法】基于matlab的运动目标识别与跟踪系统设计与算法原理及程序源码——目标识别算法

    大家好,今天给大家介绍基于matlab的运动目标的监测与跟踪系统设计与原理。 视频图像分析主要是对运动图像序列进行分析处理,它通常涉及到运动检测、目标分类、目标跟踪及行为理解与描述几个过程。其中,运动目标检测与跟踪处于整个视觉监视系统的最底层,是视频图

    2024年02月13日
    浏览(49)
  • 基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目:从顶层架构设计到RTL编写与仿真,完整实现FPGA图像处理算法实现的项目流程。

    基于FPGA的运动目标检测跟踪系统项目 ,FPGA项目,FPGA图像处理 FPGA项目 采用帧间差分法作为核心算法,该项目涉及图像采集,颜色空间转换,帧间差分核心算法,腐蚀等形态学处理,目标定位,目标标识,图像显示等模块。 通过该项目可以学习到以下两方面内容 1.FPGA顶层架

    2024年04月16日
    浏览(64)
  • YOLOv7-tracker 目标追踪 输入视频帧

    参考项目:https://github.com/JackWoo0831/Yolov7-tracker/tree/master github链接:https://github.com/Whiffe/Yolov7-tracker 码云链接:https://gitee.com/YFwinston/Yolov7-tracker b站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Rh4y1K7zt/ 平台:AutoDL 选择镜像: PyTorch 1.7.0 Python 3.8(ubuntu18.04) Cuda 11.0 通过github下载 或者通过码云

    2024年02月11日
    浏览(32)
  • 图数据库 NebulaGraph 的内存管理实践之 Memory Tracker

    数据库的内存管理是数据库内核设计中的重要模块,内存的可度量、可管控是数据库稳定性的重要保障。同样的,内存管理对图数据库 NebulaGraph 也至关重要。 图数据库的多度关联查询特性,往往使图数据库执行层对内存的需求量巨大。本文主要介绍 NebulaGraph v3.4 版本中引入

    2024年02月05日
    浏览(37)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包