【GM-3568JHF开发板免费体验】OpenCV 视频目标跟踪 ( CamShift)

一、基本理论

在计算机视觉领域，视频目标跟踪是一个非常重要的任务。视频目标跟踪广泛应用于监控、自动驾驶、人机交互等多个领域。OpenCV 提供了多种目标跟踪算法，其中 MeanShift 和 CamShift 是两种经典且常用的算法。本文将详细讲解这两种算法的原理、实现步骤以及如何在 OpenCV 中使用它们。

1. CamShift 算法

1.1 算法原理

CamShift（Continuously Adaptive MeanShift）算法是 MeanShift 的改进版本，它通过自适应调整窗口大小来更好地跟踪目标。CamShift 算法在 MeanShift 的基础上增加了窗口大小和方向的调整，使其能够适应目标在视频中的尺寸和旋转变化。

CamShift 算法的基本步骤如下：

1）初始化窗口：与 MeanShift 相同，在视频的第一帧中选择初始窗口。

2）计算质心：在当前窗口中，计算目标区域的质心。

3)移动窗口：将窗口中心移动到质心位置。

4)调整窗口大小和方向：根据目标的尺寸和方向调整窗口。

5)迭代：重复步骤 2 到 4，直到窗口中心不再变化或达到最大迭代次数。

OpenCV 中的实现

在 OpenCV 中，CamShift 算法通过 cv2.CamShift() 函数实现。

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2

import numpy as np

# 读取视频

cap = cv2.VideoCapture('car1.mp4')

# 读取第一帧

ret, frame = cap.read()

# 设置初始窗口 (x, y, width, height)

x, y, w, h = 350, 250, 300, 300

track_window = (x, y, w, h)

# 设置 ROI (Region of Interest)

roi = frame[y:y+h, x:x+w]

# 转换为 HSV 颜色空间

hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 创建掩膜并计算直方图

mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.)))

roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])

cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 设置终止条件

term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

while True:

ret, frame = cap.read()

if not ret:

break

# 转换为 HSV 颜色空间

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 计算反向投影

dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)

# 应用 MeanShift 算法

ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)

# 绘制跟踪结果

x, y, w, h = track_window

img2 = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), 255, 2)

cv2.imshow('MeanShift Tracking', img2)

if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

Python程序属于脚本语言不需要编译即可使用，使用命令行python3 video.py 即可运行。