Praćenje mrlja metoda je pomoću koje računala mogu identificirati i pratiti kretanje objekata unutar slika. Mrlja je skupina piksela koje računalo identificira kao objekt. Osoba, na primjer, može biti mrlja. Ova metoda praćenja omogućuje računalu da pronađe položaj mrlje u uzastopnim okvirima. Zapravo, računalo vidi kretanje objekta, sposobnost koja ima primjenu u kompjuteriziranoj analizi slike i razvoju računalnog vida.
Prije nego što računalo može pratiti mrlje, mora ih definirati. Prvi korak u praćenju mrljica je stvaranje programa koji detektira mrlje na slici. Računalo pronalazi mrlje grupirajući piksele sa sličnim svjetlosnim vrijednostima ili vrijednostima boja zajedno. U stvarnom svijetu svaka površina ima suptilne varijacije, pa ako je računalo odabralo samo jednu vrijednost svjetla ili boje, mrlja bi mogla biti samo nekoliko piksela, što je beskorisno kada pokušavate grupirati slike u korisne komponente koje predstavljaju cjelovite jedinice.
Odgovornost je programera stvoriti sustav za detekciju mrlja koji oponaša razlike između objekata koje ljudsko oko može vidjeti. Ona to čini tako da u program upiše prag tolerancije, koji računalu govori o maksimalnoj razlici između vrijednosti koje se mogu pojaviti u mrljici. Programeri testiraju i usavršavaju programe za otkrivanje mrlja dok ne mogu ispravno identificirati dijelove slika.
Zatim, programer mora stvoriti način na koji računalo prati kretanje mrlja. To je teško jer računalo ne može jednostavno skenirati sljedeći okvir u potrazi za istim blob-om: oblik i vrijednosti mrlje mogu se mijenjati dok se kreće. Na primjer, osoba koja sjedi mogla bi ustati. Računalo mora otkriti mrlje na novoj slici i uspostaviti smislene veze između naizgled različitih mrljica prisutnih u svakom kadru. Programeri stvaraju jednadžbe koje definiraju relativnu važnost čimbenika uključujući lokaciju, veličinu i boju, a rezultati mu pomažu da odluči je li blob u novom okviru dovoljno sličan prethodnom blob-u da dobije istu oznaku.
Praćenje mrlja moćan je alat, osobito u kombinaciji s drugim metodama analize slika. Na primjer, računala identificiraju područja visokog kontrasta između jednog i sljedećeg piksela kako bi otkrila rubove. Neki programi koriste metode detekcije grebena za određivanje konture površine.
Te sposobnosti omogućuju računalima provođenje sofisticirane analize slike. Automatizirani sustav može skenirati više slika nego što bi ih ljudski recenzenti mogli pogledati. Koristeći svoj alat, uključujući praćenje mrlja, mogao bi identificirati slike od interesa koje zahtijevaju detaljniji pregled i proslijediti te odjeljke čovjeku.
Još jedna primjena praćenja mrlja je u računalnom vidu i robotici. Kako tehnike poput ove postaju sve profinjenije, roboti će moći izvući značenje iz slika na način koji je približan obradi slike u ljudskom mozgu. Računala mogu preuzimati informacije bez ručnog unosa, dobivajući više informacija nego ikad prije. Roboti su mogli vidjeti svijet oko sebe.