《深度学习》OpenCV 物体跟踪原理及案例解析

一、物体跟踪

1、什么是物体跟踪

2、步骤

1）选择跟踪算法

2）初始化跟踪器

3）在每个视频帧上执行跟踪

4）可选的重新初始化

3、原理

二、案例实现

1、完整代码

1）使用方式

2）运行结果

2、关于代码中selectROI的参数showCrosshair

3、使用摄像头

一、物体跟踪

1、什么是物体跟踪

物体跟踪是指在一个视频序列中持续追踪特定的物体。这可以在许多应用程序中很有用，例如目标识别、视频监控和增强现实。

2、步骤

1）选择跟踪算法

OpenCV提供了多种物体跟踪算法，例如基于颜色直方图的CamShift算法、基于模板匹配的MeanShift算法、基于运动向量的光流法等。

2）初始化跟踪器

使用选定的算法，初始化物体跟踪器。这通常涉及选择感兴趣区域（ROI）或提供初始边界框。

3）在每个视频帧上执行跟踪

对于每个视频帧，使用跟踪算法来更新物体的位置。这可能涉及计算运动向量、偏移或变换。

4）可选的重新初始化

如果物体跟丢了，你可以选择重新初始化跟踪器，以确保继续跟踪。

3、原理

物体跟踪的原理基于计算机视觉和图像处理的技术。不同的算法使用不同的原理来实现物体跟踪。例如，基于颜色的跟踪算法使用颜色分布来识别并跟踪物体。模板匹配算法使用图像相似性来在连续帧中找到最佳匹配。光流法则利用像素强度之间的变化来估计物体的运动。

二、案例实现

1、完整代码

import cv2
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()  # 创建一个CSRT跟踪器，基于判别式滤波器的跟踪方法，适用于长时间跟踪
tracking = False  # 初始化跟踪标志
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')   # 打开视频文件
while True:   # 建立死循环，遍历视频帧
    ret,frame = cap.read()   # 读取每一帧图像，返回读取状态布尔值，以及每一帧图像
    if not ret:   # 如果没有读取到视频帧，终止循环
        break
    if cv2.waitKey(1) == ord('a'):   # 等待键盘按下a键，按下后执行判断语句
        tracking = True    # 设置跟踪标志为True
        roi = cv2.selectROI('Tracking', frame, showCrosshair = False)  # showCrosshair表示是否显示十字准尾，默认为True
        # 使用selectROI函数标记感兴趣的区域ROI，Tracking为窗口名称，frame为每一帧画面，在其上标记区域
        tracker.init(frame,roi)  # 上一步标记区域ROI后，在当前这步初始化CSRT跟踪器，以便于接收新的视频帧
    if tracking:   # tracking为True表示按下了a键
        success, box = tracker.update(frame)  # 更新CSRT跟踪器状态并获取跟踪结果，返回值，success为布尔值表示是否跟踪成功，box为四元组(x,y,w,h)，表示当前帧上对象的边界框
        if success:  # 如果跟踪到了
            x,y,w,h = [int(v) for v in box]   # 遍历出来跟踪到的四元组内的数据
            cv2.rectangle(frame, (x,y),(x+ w,y+ h),(0,255,0), 2)  # 在frame上绘制矩形框
    cv2.imshow( 'Tracking', frame)  # 展示跟踪的画面，因为是在frame上直接标记的
    if cv2.waitKey(100)== 27:  # 键入esc键终止循环，100表示每一帧的画面展示100毫秒
        break
# 释放资源
cap.release()  # 释放视频捕获对象
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有窗口