OpenCV学习笔记15-目标跟踪算法介绍及实战

Posted 2022-05-18 Aaron-ywl

文章目录

• • • 1. 目标追踪介绍
    • 2. OpenCV目标追踪算法介绍
    • 3. 目标追踪过程
    • • 3.1 定义目标追踪算法
      • 3.2 初始化追踪器集合
      • 3.3 更新目标追踪器
      • 3.4 绘制目标区域
      • 3.5 对感兴趣的区域进行框截取ROI：
      • • 3.5.1 框选ROI区域：
        • 3.5.2 截取ROI：
      • 3.7 根据需要创建新的追踪目标
      • • 3.7.1 创建一个实际的目标追踪器：
        • 3.7.2 将选择好的目标添加到追踪器上：
    • 4. 目标跟踪算法的使用

1. 目标追踪介绍

知乎上有篇文章对目标追踪介绍的非常清晰. 目标追踪综述

2. OpenCV目标追踪算法介绍

OpenCV上有八种不同的目标追踪算法.

BOOSTING Tracker：和Haar cascades（AdaBoost）背后所用的机器学习算法相同，但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好。（最低支持OpenCV 3.0.0）

MIL Tracker：比上一个追踪器更精确，但是失败率比较高。（最低支持OpenCV 3.0.0）

KCF Tracker：比BOOSTING和MIL都快，但是在有遮挡的情况下表现不佳。（最低支持OpenCV 3.1.0）

CSRT Tracker：比KCF稍精确，但速度不佳。（最低支持OpenCV 3.4.2）

MedianFlow Tracker：出色的跟踪故障报告。当运动是可预测的并且没有遮挡时，效果非常好，但是对于快速跳动或快速移动的物体，模型会失效。（最低支持OpenCV 3.0.0）

TLD Tracker：在多帧遮挡下效果最好。但是TLD的误报非常多，所以不推荐。（最低支持OpenCV 3.0.0）

MOSSE Tracker：速度真心快，但是不如CSRT和KCF的准确率那么高，如果追求速度选它准没错。（最低支持OpenCV 3.4.1）

GOTURN Tracker：这是OpenCV中唯一一深度学习为基础的目标检测器。它需要额外的模型才能运行。（最低支持OpenCV 3.2.0）

3. 目标追踪过程

3.1 定义目标追踪算法

定义不同的目标追踪算法(不含深度学习)：

# 定义OpenCV中的七种目标追踪算法
OPENCV_OBJECT_TRACKERS = 
    'boosting': cv2.legacy.TrackerBoosting_create,
    'csrt': cv2.legacy.TrackerCSRT_create,
    'kcf': cv2.legacy.TrackerKCF_create,
    'mil': cv2.legacy.TrackerMIL_create,
    'tld': cv2.legacy.TrackerTLD_create,
    'medianflow': cv2.legacy.TrackerMedianFlow_create,
    'mosse': cv2.legacy.TrackerMOSSE_create  

3.2 初始化追踪器集合

通过MultiTracker_create初始化追踪器集合：

trackers = cv2.MultiTracker_create()

3.3 更新目标追踪器

根据trackers.update更新目标追踪器：

• trackers.update(image)
  • image：传入的图像
  • 返回两个参数，一个是是否追踪成功，另一个是追踪到的ROI框

success, boxes = trackers.update(frame)

3.4 绘制目标区域

根据trackers.update返回的区域集boxes，绘制不同的目标区域。

box是一个浮点型的ndarray，绘图时需要转成int型

# 绘制追踪到的矩形区域
for box in boxes:
    (x, y, w, h) = [int(v) for v in box]
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

3.5 对感兴趣的区域进行框截取ROI：

• cv2.selectROI(windowName, img[, showCrosshair[, fromCenter]])
  • windowName：选择的区域被显示在的窗口的名字
  • img：要在什么图像上进行ROI
  • showCrosshair：是否在矩形框里画十字线，默认为True。
  • fromCenter：是否在矩形框里画十字线，默认为False。
  • 返回的是一个列表：[min_x,min_y,w,h]：
    • min_x为矩形框中最小的x值，左上角
    • min_y为矩形框中最小的y值，左上角
    • w为这个矩形框的宽
    • h为这个矩形框的高
  • 选好区域后，按空格或者Enter完成选择；换区域的时候直接通过鼠标重新选择即可

3.5.1 框选ROI区域：

roi = cv2.selectROI('frame', frame, showCrosshair=xxx, fromCenter=xxx)

完整展示：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('./videos/soccer_01.mp4')

while True:
    flag, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break
    cv2.imshow('frame', frame)    
    key = cv2.waitKey(100)  
    if key == ord('s'):
        # 框选ROI区域
        roi = cv2.selectROI('frame', frame, showCrosshair=True, fromCenter=False)
        print(roi)
        # 退出，27为Esc的AscII的值
    elif key == 27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3.5.2 截取ROI：

roi_img = img[int(roi[1]):int(roi[1]+roi[3]), int(roi[0]):int(roi[0]+roi[2])]  # 先高后宽

完整展示：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('./videos/soccer_01.mp4')

while True:
    flag, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break
    cv2.imshow('frame', frame)    
    key = cv2.waitKey(100)  
    if key == ord('s'):
        # 框选ROI区域
        roi = cv2.selectROI('frame', frame, showCrosshair=True, fromCenter=False)
        # 截取ROI区域
        roi_img = frame[int(roi[1]):int(roi[1]+roi[3]), int(roi[0]):int(roi[0]+roi[2])]
        cv2.imshow('roi_img', roi_img)
    elif key == 27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3.7 根据需要创建新的追踪目标

3.7.1 创建一个实际的目标追踪器：

tracker = OPENCV_OBJECT_TRACKERS['xxx']()

3.7.2 将选择好的目标添加到追踪器上：

• trackers.add(newTracker, image, boundingBox)
  • newTracker：追踪器
  • image：传入的图像
  • boundingBox：ROI区域

4. 目标跟踪算法的使用

OpenCV目标跟踪算法的使用大概可以分为以下几个步骤:

1. 创建MultiTracker对象.
2. 读取视频或摄像头数据.
3. 框选ROI区域
4. 给MultiTracker对象添加实际的追踪算法.
5. 对每一帧进行进行目标追踪.

完整代码：

import cv2

# MultiTracker_create以及一些其他的目标追踪算法在opencv4.5以后换了地方. 
# cv2.legacy.MultiTracker_create

# 定义OpenCV中的七种目标追踪算法
OPENCV_OBJECT_TRACKERS = 
    'boosting': cv2.legacy.TrackerBoosting_create,
    'csrt': cv2.legacy.TrackerCSRT_create,
    'kcf': cv2.legacy.TrackerKCF_create,
    'mil': cv2.legacy.TrackerMIL_create,
    'tld': cv2.legacy.TrackerTLD_create,
    'medianflow': cv2.legacy.TrackerMedianFlow_create,
    'mosse': cv2.legacy.TrackerMOSSE_create  

# 初始化追踪器集合
trackers = cv2.legacy.MultiTracker_create()
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('./videos/soccer_01.mp4')

while True:
    flag, frame = cap.read()
    if frame is None:
        break
    # 更新追踪器，追踪目标
    success, boxes = trackers.update(frame)
    # 绘制追踪到的矩形区域
    for box in boxes:
        # box是个浮点型ndarray, 画图需要整型
        (x, y, w, h) = [int(v) for v in box]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    key = cv2.waitKey(30)
    if key == ord('s'):
        # 框选ROI区域
        roi = cv2.selectROI('frame', frame, showCrosshair=True, fromCenter=False)
#         print(roi)
        # 创建一个实际的目标追踪器
        tracker = OPENCV_OBJECT_TRACKERS['csrt']()
        trackers.add(tracker, frame, roi)
    elif key == 27:
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

结果展示：



附OpenCV目录：OpenCV总目录学习笔记

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