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data/1.OpenCV初阶/6.视频分析/2.目标跟踪/obj_tracker.md

 # 目标跟踪（track by detection）
 
-![](pic/tracker.gif)
+![](https://gitcode.net/csdn/skill_tree_opencv/-/raw/master/data/1.OpenCV初阶/6.视频分析/2.目标跟踪/pic/tracker.gif)
 
 在视频分析（或视频结构化）应用开发中，多目标跟踪是非常重要的一个环节。它能有效弥补上一个目标检测环节中算法的不足，如检测算法输出坐标不稳定、漏检等。与此同时，跟踪算法输出的目标轨迹（track-id）对于应用下阶段的行为分析环节也有着至关重要的作用。下面是常见视频分析类应用系统结构：
 
-![](pic/video_process.png)
+![](https://gitcode.net/csdn/skill_tree_opencv/-/raw/master/data/1.OpenCV初阶/6.视频分析/2.目标跟踪/pic/video_process.png)
 
 目标检测算法输出单帧检测结果，目标跟踪算法负责将前后2帧中的目标关联起来、给予唯一标识track-id。假设t帧中检测到了M个目标，t+1帧中检测到了N个目标，跟踪算法本质上是M->N的匹配关联过程。
 
-![](pic/t_and_t+1_match.png)
+![](https://gitcode.net/csdn/skill_tree_opencv/-/raw/master/data/1.OpenCV初阶/6.视频分析/2.目标跟踪/pic/t_and_t+1_match.png)
 
 匹配过程中，目标可以分为以下三大类：