Bu çalışmada esas olarak nesnelerin ne olduğu hakkında iyi bir tahmin imkânı sunan nesne şeklinin temel alındığı Genelleştirilmiş Hough Dönüşümü LABVIEW Grafiksel Arayüz Programı vasıtasıyla kullanılmıştır. Fark edilebilir herhangi bir şekli olan bir nesne öncelikle program tarafından tanınmış ve müteakiben LABVIEW vasıtasıyla takibi yapılmıştır. Nesne şablonları saniyede 30 imgeye kadar imge yakalama kapasitesine sahip bir web kameranın görüntü akışı içerisinde tespit edilmeye çalışılmıştır. Belirlenen benzerlik yüzdesini aşan hedefler için imge üzerinde sınırlayıcı bir çerçeve çıkarılmıştır. Bu şekilde hedef nesne gerçek zamanlı olarak tanınmış ve takip edilmiştir.

In this study, the shape which gives a fine estimation about what may the object be is handled by Generalized Hough Transform via LABVIEW Graphical Interface Program. The template of any object with a distinguishable shape is learned first and then tracked via LABVIEW. The templates are searched in the video of a webcam which has the capability of 30 frames in a second. The matches taking a score over defined level are considered as real matches and bounded by a bounding box. In this way the target recognized and tracked real time