OpenCV视觉分析之目标跟踪(8)目标跟踪函数CamShift()使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

找到物体的中心、大小和方向。

CamShift(Continuously Adaptive Mean Shift)是 OpenCV 中的一种目标跟踪算法,广泛应用于视频中对象的跟踪。CamShift 算法结合了 Mean Shift 算法和颜色直方图,通过迭代寻找目标区域的颜色分布中心,从而实现目标的跟踪。

基本原理

  • 颜色直方图:首先,根据目标区域的颜色信息构建颜色直方图。颜色直方图描述了目标区域中各颜色的分布情况。
  • Mean Shift:Mean Shift 算法通过迭代寻找目标区域的颜色分布中心,逐步调整目标区域的位置和大小。
  • 适应性调整:CamShift 算法不仅调整目标区域的位置,还根据目标区域的颜色分布调整其大小和方向,从而实现更精确的跟踪。

代码示例

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

Rect selection;
bool selecting   = false;
bool trackObject = false;
Point origin;
Mat frame;  // 声明一个全局变量来存储当前帧

void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{
    if ( selecting )
    {
        selection.x      = MIN( x, origin.x );
        selection.y      = MIN( y, origin.y );
        selection.width  = abs( x - origin.x );
        selection.height = abs( y - origin.y );
        selection &= Rect( 0, 0, frame.cols, frame.rows );  // 使用全局变量 frame
    }

    switch ( event )
    {
    case EVENT_LBUTTONDOWN:
        selecting = true;
        origin    = Point( x, y );
        selection = Rect( x, y, 0, 0 );
        break;
    case EVENT_LBUTTONUP:
        selecting = false;
        if ( selection.width > 0 && selection.height > 0 )
        {
            trackObject = true;
        }
        break;
    }
}

int main()
{
    VideoCapture cap(0);
    if ( !cap.isOpened() )
    {
        cerr << "Error opening video file" << endl;
        return -1;
    }

    namedWindow( "CamShift Tracker", WINDOW_NORMAL );
    setMouseCallback( "CamShift Tracker", onMouse );

    while ( true )
    {
        cap >> frame;
        if ( frame.empty() )
            break;

        Mat hsv_frame, hue_frame, mask, backproj;
        cvtColor( frame, hsv_frame, COLOR_BGR2HSV );

        if ( trackObject )
        {
            // 提取 H(色调)通道
            vector< Mat > hsv_channels;
            split( hsv_frame, hsv_channels );
            Mat hue_channel = hsv_channels[ 0 ];

            // 计算颜色直方图
            Mat roi = hue_channel( selection );
            Mat hsv_hist;
            int histSize[]        = { 32 };
            float hranges[]       = { 0, 180 };
            const float* ranges[] = { hranges };
            calcHist( &roi, 1, 0, Mat(), hsv_hist, 1, histSize, ranges, true, false );
            normalize( hsv_hist, hsv_hist, 0, 255, NORM_MINMAX );

            // 计算反投影
            calcBackProject( &hue_channel, 1, 0, hsv_hist, backproj, ranges, 1, true );

            // 使用 CamShift 进行跟踪
            TermCriteria term_crit( TermCriteria::COUNT | TermCriteria::EPS, 10, 1 );
            RotatedRect track_box = CamShift( backproj, selection, term_crit );

            // 绘制跟踪结果
            ellipse( frame, track_box, Scalar( 0, 255, 0 ), 2 );
        }

        // 绘制选择区域
        if ( selecting )
        {
            rectangle( frame, selection, Scalar( 255, 0, 0 ), 2 );
        }

        imshow( "CamShift Tracker", frame );

        char c = waitKey( 30 );
        if ( c == 27 )
            break;  // 按下 ESC 键退出
    }

    cap.release();
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

运行结果

相关推荐
DianSan_ERP5 分钟前
电商API接口全链路监控:构建坚不可摧的线上运维防线
大数据·运维·网络·人工智能·git·servlet
在人间耕耘21 分钟前
HarmonyOS Vision Kit 视觉AI实战:把官方 Demo 改造成一套能长期复用的组件库
人工智能·深度学习·harmonyos
够快云库22 分钟前
能源行业非结构化数据治理实战:从数据沼泽到智能资产
大数据·人工智能·机器学习·企业文件安全
Eloudy37 分钟前
CHI 开发备忘 08 记 -- CHI spec 08
人工智能·arch·hpc
homelook39 分钟前
Transformer与电池管理系统(BMS)的结合是当前 智能电池管理 的前沿研究方向
人工智能·深度学习·transformer
ZPC821040 分钟前
docker 镜像备份
人工智能·算法·fpga开发·机器人
ZPC821040 分钟前
docker 使用GUI ROS2
人工智能·算法·fpga开发·机器人
ssshooter43 分钟前
免费和付费 AI API 选择指南
人工智能·aigc·openai
掘金酱1 小时前
「寻找年味」 沸点活动|获奖名单公示🎊
前端·人工智能·后端