[毕业设计]机器学习的运动目标跟踪-opencv
目录
前言
课题背景和意义
实现技术思路
第一步：创建单目标追踪器
第二步：读取视频的第一帧
第三步：在第一帧中定位物体
第四步：初始化多目标追踪器
实现效果图样例
前言
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本次分享的课题是
🎯机器学习的运动目标跟踪
课题背景和意义
目标跟踪指的是对视频中的移动目标进行定位的过程。
在如今AI行业有着很多应用场景，比如监控，辅助驾驶等。
对于如何实现视频的目标跟踪，也有着许多方法。
比如跟踪所有移动目标时，视频每帧之间的变化就显得很有用。
实现技术思路
第一步：创建单目标追踪器
一个多目标追踪器是由一系列简单的单目标追踪器组成的。一开始，我们先定义一个函数，用追踪器类型作为输入并创建一个追踪器对象。OpenCV 有八个不同的追踪器类型：BOOSTING, MTL, KCF, TLD, MEDIANFLOW, GOTURN, MOSSE, CSRT.
如果你想用 GOTURN 追踪器，请确保阅读这篇文章并下载caffe模型。在下面的代码中，给出追踪器类别的名字，我们返回追踪器对象。这个追踪器会用于多目标追踪器。
from __future__ import print_function
import sys
import cv2
from random import randinttrackerTypes = ['BOOSTING', 'MIL', 'KCF','TLD', 'MEDIANFLOW', 'GOTURN', 'MOSSE', 'CSRT']def createTrackerByName(trackerType):# Create a tracker based on tracker nameif trackerType == trackerTypes[0]:tracker = cv2.TrackerBoosting_create()elif trackerType == trackerTypes[1]: tracker = cv2.TrackerMIL_create()elif trackerType == trackerTypes[2]:tracker = cv2.TrackerKCF_create()elif trackerType == trackerTypes[3]:tracker = cv2.TrackerTLD_create()elif trackerType == trackerTypes[4]:tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create()elif trackerType == trackerTypes[5]:tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()elif trackerType == trackerTypes[6]:tracker = cv2.TrackerMOSSE_create()elif trackerType == trackerTypes[7]:tracker = cv2.TrackerCSRT_create()else:tracker = Noneprint('Incorrect tracker name')print('Available trackers are:')for t in trackerTypes:print(t)return tracker第二步：读取视频的第一帧
一个多目标追踪器需要两个输入
1.视频的一帧
2.你想要追踪的所有目标的位置（边界框）
给定这些信息，追踪器会在多有子序列帧中追踪这些特定目标的位置。
在下面的代码中，我们先用 VidoeCapture 类加载视频，读取第一帧。这一帧将会用于之后的 MultiTracker 的初始化。
# Create a video capture object to read videoscap = cv2.VideoCapture(videoPath)# Read first framesuccess, frame = cap.read()# quit if unable to read the video fileif not success:print('Failed to read video')sys.exit(1)第三步：在第一帧中定位物体
OpenCV 提供了一个叫做 selectROI 的功能，它可以弹出一个 GUI 来选择边界框（也叫做感兴趣的区域（ROI））
while True:# draw bounding boxes over objects# selectROI's default behaviour is to draw box starting from the center# when fromCenter is set to false, you can draw box starting from top left cornerbbox = cv2.selectROI('MultiTracker', frame)bboxes.append(bbox)colors.append((randint(0, 255), randint(0, 255), randint(0, 255)))print("Press q to quit selecting boxes and start tracking")print("Press any other key to select next object")k = cv2.waitKey(0) & 0xFFif (k == 113): # q is pressedbreakprint('Selected bounding boxes {}'.format(bboxes))第四步：初始化多目标追踪器
初始化单目标追踪器，我们需要视频第一帧和用来标定我们想要追踪的目标位置的边界框。多目标追踪器将这些信息传递给它内部封装的单目标追踪器。
# Specify the tracker type
trackerType = "CSRT" # Create MultiTracker object
multiTracker = cv2.MultiTracker_create()# Initialize MultiTracker
for bbox in bboxes:multiTracker.add(createTrackerByName(trackerType), frame, bbox)实现效果图样例
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