Opencv基于CamShift算法實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤
CamShift算法全稱是“Continuously Adaptive Mean-Shift”(連續(xù)的自適應(yīng)MeanShift算法),是對MeanShift算法的改進算法,可以在跟蹤的過程中隨著目標(biāo)大小的變化實時調(diào)整搜索窗口大小,對于視頻序列中的每一幀還是采用MeanShift來尋找最優(yōu)迭代結(jié)果,至于如何實現(xiàn)自動調(diào)整窗口大小的,可以查到的論述較少,我的理解是通過對MeanShift算法中零階矩的判斷實現(xiàn)的。
在MeanShift算法中尋找搜索窗口的質(zhì)心用到窗口的零階矩M00和一階矩M10,M01:
零階矩是搜索窗口內(nèi)所有像素的積分,即所有像素值之和,物理上的意義是計算搜索窗口的尺寸。經(jīng)過目標(biāo)的H分量直方圖反向投影后,目標(biāo)區(qū)域的搜索窗口大部分像素值歸一化后應(yīng)該是最大值255,如果計算出來零階矩大于某一閾值,可以認(rèn)為此時目標(biāo)鋪滿了整個搜索窗口,有理由認(rèn)為在搜索窗口之外的區(qū)域還存在目標(biāo)區(qū)域,需要增大搜索窗口的尺寸;相應(yīng)的,如果零階矩小于某一閾值,則需要縮小搜索窗口的尺寸,如此一來,當(dāng)目標(biāo)的大小發(fā)生變化的時候,CamShift算法就可以自適應(yīng)的調(diào)整目標(biāo)區(qū)域進行跟蹤。
以上過程中涉及到一個關(guān)鍵的概念——反向投影,CamShift和MeanShift的運算都是在反向投影圖像上進行的,反向投影的實現(xiàn)過程如下:計算并生成目標(biāo)區(qū)域的H分量的直方圖,反向投影其實就是把目標(biāo)圖像上每一個像素點的像素值替換為當(dāng)前像素值所在bin對應(yīng)的直方圖bin的數(shù)值。
Opencv中CamShfit在使用上跟MeanShift一致:
CamShift( InputArray probImage, CV_OUT CV_IN_OUT Rect& window, TermCriteria criteria );
第一個參數(shù)probImage是反向投影圖像
第二個參數(shù)window是輸入和輸出的搜索窗口/目標(biāo)窗口,window的尺寸會自動調(diào)整
第三個參數(shù)criteria是迭代收斂終止條件
#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "video/tracking.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat image; Mat rectImage; Mat imageCopy; //繪制矩形框時用來拷貝原圖的圖像 bool leftButtonDownFlag=false; //左鍵單擊后視頻暫停 的標(biāo)志位 Point originalPoint; //矩形框起點 Point processPoint; //矩形框終點 Mat targetImageHSV; int histSize=200; float histR[]={0,255}; const float *histRange=histR; int channels[]={0,1}; Mat dstHist; Rect rect; vector<Point> pt; //保存目標(biāo)軌跡 void onMouse(int event,int x,int y,int flags ,void* ustc); //鼠標(biāo)回調(diào)函數(shù) int main(int argc,char*argv[]) { VideoCapture video(argv[1]); double fps=video.get(CV_CAP_PROP_FPS); //獲取視頻幀率 double pauseTime=1000/fps; //兩幅畫面中間間隔 namedWindow("跟蹤木頭人",0); setMouseCallback("跟蹤木頭人",onMouse); while(true) { if(!leftButtonDownFlag) //判定鼠標(biāo)左鍵沒有按下,采取 視頻,否則暫停 { video>>image; } if(!image.data||waitKey(pauseTime)==27) //圖像為空或Esc鍵按下退出 { break; } if(originalPoint!=processPoint&&!leftButtonDownFlag) { Mat imageHSV; Mat calcBackImage; cvtColor(image,imageHSV,CV_RGB2HSV); calcBackProject(&imageHSV,2,channels,dstHist,calcBackImage,&histRange); //反向投影 TermCriteria criteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 1000, 0.001); CamShift(calcBackImage, rect, criteria); Mat imageROI=imageHSV(rect); //更新模板 targetImageHSV=imageHSV(rect); calcHist(&imageROI, 2, channels, Mat(), dstHist, 1, &histSize, &histRange); normalize(dstHist, dstHist, 0.0, 1.0, NORM_MINMAX); //歸一化 rectangle(image, rect, Scalar(255, 0, 0),3); //目標(biāo)繪制 pt.push_back(Point(rect.x+rect.width/2,rect.y+rect.height/2)); for(int i=0;i<pt.size()-1;i++) { line(image,pt[i],pt[i+1],Scalar(0,255,0),2.5); } } imshow("跟蹤木頭人",image); waitKey(100); } return 0; } //*******************************************************************// //鼠標(biāo)回調(diào)函數(shù) void onMouse(int event,int x,int y,int flags,void *ustc) { if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN) { leftButtonDownFlag=true; //標(biāo)志位 originalPoint=Point(x,y); //設(shè)置左鍵按下點的矩形起點 processPoint=originalPoint; } if(event==CV_EVENT_MOUSEMOVE&&leftButtonDownFlag) { imageCopy=image.clone(); processPoint=Point(x,y); if(originalPoint!=processPoint) { //在復(fù)制的圖像上繪制矩形 rectangle(imageCopy,originalPoint,processPoint,Scalar(255,0,0),2); } imshow("跟蹤木頭人",imageCopy); } if(event==CV_EVENT_LBUTTONUP) { leftButtonDownFlag=false; rect=Rect(originalPoint,processPoint); rectImage=image(rect); //子圖像顯示 imshow("Sub Image",rectImage); cvtColor(rectImage,targetImageHSV,CV_RGB2HSV); imshow("targetImageHSV",targetImageHSV); calcHist(&targetImageHSV,2,channels,Mat(),dstHist,1,&histSize,&histRange,true,false); normalize(dstHist,dstHist,0,255,CV_MINMAX); imshow("dstHist",dstHist); } }
藍(lán)色窗口是跟蹤的目標(biāo),綠色線條是目標(biāo)走過的軌跡。
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持我們。
欄 目:C語言
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本文標(biāo)題:Opencv基于CamShift算法實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤
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