如何将opencv函数转换为matlab中可用的mexopencv函数?

时间:2018-04-23 12:02:55

标签: matlab opencv video-tracking

我的问题:

我想在Matlab中使用opencv的功能,如MIL-Tracker或MedianFlow-Tracker(这些功能不在mexopencv中)。但我不知道如何或理解如何做到这一点。 opencv / mexopencv的文档对我没有帮助。这没有用:how do OpenCV shared libraries in matlab? - 因为答案中的链接已关闭。

那么有没有办法在Matlab中使用这些函数?如果 - 如何?

为什么?:作为我学士论文的一部分,我必须比较不同已经实施的跟踪人的方法。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

如果您想在MATLAB中专门使用这些功能,您总是可以用C / C ++编写自己的MEX文件,并在两次调用之间往返发送数据,但这需要一些基本的C ++知识和理解创建MEX文件。

就我个人而言,我肯定会建议尝试使用Python和OpenCV Python接口,因为它使用得非常广泛,并且比使用MATLAB中的调用更受支持(加上它总是一项有用的技能,可以在Python和MATLAB之间切换需要)。

MIL-Tracker和MedianFlow-Tracker(以及其他)here有一个完整的例子(它演示了如何在C ++和Python中使用它们!)。

Python示例:

import cv2
import sys

(major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.')

if __name__ == '__main__' :

    # Set up tracker.
    # Instead of MIL, you can also use

    tracker_types = ['BOOSTING', 'MIL','KCF', 'TLD', 'MEDIANFLOW', 'GOTURN']
    tracker_type = tracker_types[2]

    if int(minor_ver) < 3:
        tracker = cv2.Tracker_create(tracker_type)
    else:
        if tracker_type == 'BOOSTING':
            tracker = cv2.TrackerBoosting_create()
        if tracker_type == 'MIL':
            tracker = cv2.TrackerMIL_create()
        if tracker_type == 'KCF':
            tracker = cv2.TrackerKCF_create()
        if tracker_type == 'TLD':
            tracker = cv2.TrackerTLD_create()
        if tracker_type == 'MEDIANFLOW':
            tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create()
        if tracker_type == 'GOTURN':
            tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()

    # Read video
    video = cv2.VideoCapture("videos/chaplin.mp4")

    # Exit if video not opened.
    if not video.isOpened():
        print "Could not open video"
        sys.exit()

    # Read first frame.
    ok, frame = video.read()
    if not ok:
        print 'Cannot read video file'
        sys.exit()

    # Define an initial bounding box
    bbox = (287, 23, 86, 320)

    # Uncomment the line below to select a different bounding box
    bbox = cv2.selectROI(frame, False)

    # Initialize tracker with first frame and bounding box
    ok = tracker.init(frame, bbox)

    while True:
        # Read a new frame
        ok, frame = video.read()
        if not ok:
            break

        # Start timer
        timer = cv2.getTickCount()

        # Update tracker
        ok, bbox = tracker.update(frame)

        # Calculate Frames per second (FPS)
        fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer);

        # Draw bounding box
        if ok:
            # Tracking success
            p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1]))
            p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3]))
            cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255,0,0), 2, 1)
        else :
            # Tracking failure
            cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100,80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75,(0,0,255),2)

        # Display tracker type on frame
        cv2.putText(frame, tracker_type + " Tracker", (100,20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50,170,50),2);

        # Display FPS on frame
        cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(fps)), (100,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50,170,50), 2);

        # Display result
        cv2.imshow("Tracking", frame)

        # Exit if ESC pressed
        k = cv2.waitKey(1) & 0xff
        if k == 27 : break

我肯定会尝试使用Python(如果这是一个选项)。否则,如果必须使用MATLAB,则可能尝试将链接before中显示的C ++示例代码实现为MEX file并在编译期间链接openCV,即

mex trackerMexOpenCV.cpp 'true filepath location to openCV lib'

我希望这有帮助!