通过opencv和python实时跟踪对象

Question

我正在寻找好的算法来实时进行对象跟踪。 到目前为止我找到的最好的一个是camshift，但问题是我需要对象检测来自外侧图像。（我给算法一个图像，他在视频中找到它...）和camshift需要用鼠标选择ROI点。我试图改变它，但它没有成功。 我打开学习新算法或更改camshift。

感谢。

Answer 1

我不太了解camshift，但我猜你正在使用opencv实现。以下代码是opencv示例的片段：

        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv2.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)

        # apply meanshift to get the new location
        ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)

对于第一张图片，选择与框架尺寸一样大的dst可以解决您的问题。否则，您可以使用滑动窗口方法在第一帧中定位目标。

另一方面，术语实时在很多方面取决于您的要求和部署环境：

• 输入视频的帧率
• 框架的分辨率
• 框架的颜色方案（rgb，yuv，gray，hsv，...）
• 最大/最小目标尺寸
• 最大目标速度（像素/帧）
• 它应该对遮挡有效吗？
• 目标最具体的属性是什么：汽车，人/动物，固体物体，变形，转弯......
• 您使用的是CPU，DSP还是GPU？
• ...

由于上述所有考虑因素对您的选择都非常有效，我不能向您推荐具体的考虑因素。例如，This one可能很有用。

我会深入研究IEEE explore并进行搜索，例如real time object tracking。我为你做了一个:) Here是你最好的起点，我想。

希望这会有所帮助。 格克。