opencv3/C++ 使用Tracker实现简单目标跟踪

 更新时间:2019年12月11日 09:17:04   作者:阿卡蒂奥  
今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++ 使用Tracker实现简单目标跟踪,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

简介

MIL: TrackerMIL 以在线方式训练分类器将对象与背景分离;多实例学习避免鲁棒跟踪的漂移问题.

OLB: TrackerBoosting 基于AdaBoost算法的在线实时对象跟踪.分类器在更新步骤中使用周围背景作为反例以避免漂移问题.

MedianFlow: TrackerMedianFlow 跟踪器适用于非常平滑和可预测的运动,物体在整个序列中可见.

TLD: TrackerTLD 将长期跟踪任务分解为跟踪,学习和检测.跟踪器在帧之间跟踪对象.探测器本地化所观察到的所有外观,并在必要时纠正跟踪器.学习估计检测器的错误并进行更新以避免再出现这些错误.追踪器能够处理快速运动,部分遮挡,物体缺失等情况.

KCF: TrackerKCF 使用目标周围区域的循环矩阵采集正负样本,利用脊回归训练目标检测器,并成功的利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积,即元素的点乘,大大降低了运算量,提高了运算速度,使算法满足实时性要求.

部分相关API:

TrackerMIL

 static Ptr<TrackerMIL> create(const TrackerMIL::Params &parameters);
 CV_WRAP static Ptr<TrackerMIL> create();
struct CV_EXPORTS Params
 {
 PARAMS();
  //采样器的参数
  float samplerInitInRadius; //初始收集正面实例的半径
  int samplerInitMaxNegNum; //初始使用负样本
  float samplerSearchWinSize; //搜索窗口的大小
  float samplerTrackInRadius; //在跟踪期间收集正面实例的半径
  int samplerTrackMaxPosNum; //在追踪期间使用正面样本
  int samplerTrackMaxNegNum; //在跟踪期间使用的负样本
  int featureSetNumFeatures; //特征

  void read(const FileNode&fn);
  void write(FileStorage&fs)const;
 };

TrackerBoosting

 static Ptr<TrackerBoosting> create(const TrackerBoosting::Params &parameters);
 CV_WRAP static Ptr<TrackerBoosting> create();
 struct CV_EXPORTS Params
{
 PARAMS();
  int numClassifiers; //在OnlineBoosting算法中使用的分类器的数量
  float samplerOverlap; //搜索区域参数
  float samplerSearchFactor; //搜索区域参数
  int iterationInit; //初始迭代
  int featureSetNumFeatures; //特征
 //从文件读取参数
  void read(const FileNode&fn);
 //从文件写入参数
  void write(FileStorage&fs)const;
 };

示例

首先获取视频的第一帧,通过点击左键框选选择要跟踪的目标,点击右键确认并使用MIL开始跟踪.(从实际情况看来,算法对过程中有遮挡的情况跟踪能力较差.)

(环境:Ubuntu16.04+QT5.8+opencv3.3.1)

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/video.hpp>
#include <opencv2/tracking.hpp>
#include <opencv2/tracking/tracker.hpp>

using namespace cv;

void draw_rectangle(int event, int x, int y, int flags, void*);
Mat firstFrame;
Point previousPoint, currentPoint;
Rect2d bbox;
int main(int argc, char *argv[])
{
 VideoCapture capture;
 Mat frame;
 frame = capture.open("/home/w/mycode/QT/img/runners.avi");
 if(!capture.isOpened())
 {
  printf("can not open ...\n");
  return -1;
 }
 //获取视频的第一帧,并框选目标
 capture.read(firstFrame);
 if(!firstFrame.empty())
 {
  namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE);
  imshow("output", firstFrame);
  setMouseCallback("output", draw_rectangle, 0);
  waitKey();
 }
 //使用TrackerMIL跟踪
 Ptr<TrackerMIL> tracker= TrackerMIL::create();
 //Ptr<TrackerTLD> tracker= TrackerTLD::create();
 //Ptr<TrackerKCF> tracker = TrackerKCF::create();
 //Ptr<TrackerMedianFlow> tracker = TrackerMedianFlow::create();
 //Ptr<TrackerBoosting> tracker= TrackerBoosting::create();
 capture.read(frame);
 tracker->init(frame,bbox);
 namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE);
 while (capture.read(frame))
 {
  tracker->update(frame,bbox);
  rectangle(frame,bbox, Scalar(255, 0, 0), 2, 1);
  imshow("output", frame);
  if(waitKey(20)=='q')
  return 0;
 }
 capture.release();
 destroyWindow("output");
 return 0;
}

//框选目标
void draw_rectangle(int event, int x, int y, int flags, void*)
{
 if (event == EVENT_LBUTTONDOWN)
 {
  previousPoint = Point(x, y);
 }
 else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags&EVENT_FLAG_LBUTTON))
 {
  Mat tmp;
  firstFrame.copyTo(tmp);
  currentPoint = Point(x, y);
  rectangle(tmp, previousPoint, currentPoint, Scalar(0, 255, 0, 0), 1, 8, 0);
  imshow("output", tmp);
 }
 else if (event == EVENT_LBUTTONUP)
 {
  bbox.x = previousPoint.x;
  bbox.y = previousPoint.y;
  bbox.width = abs(previousPoint.x-currentPoint.x);
  bbox.height = abs(previousPoint.y-currentPoint.y);
 }
 else if (event == EVENT_RBUTTONUP)
 {
  destroyWindow("output");
 }
}

实验对比发现:KCF速度最快,MedianFlow的速度也较快,对于无遮挡情况跟踪效果较好;TLD对部分遮挡处理的效果最好,处理时间相对较慢.

部分遮挡处理效果

MIL对部分遮挡的处理效果:

opencv::Tracker Algorithms

以上这篇opencv3/C++ 使用Tracker实现简单目标跟踪就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • 详解基于Matlab的空心散点检测

    详解基于Matlab的空心散点检测

    这篇文章主要介绍了如何利用Matlab实现空心散点检测,文中的示例代码讲解详细,对我们学习Matlab有一定的帮助,感兴趣的可以跟随小编了解一下
    2022-02-02
  • C++命名空间实例解析

    C++命名空间实例解析

    这篇文章主要介绍了C++命名空间实例解析,对C++程序员来说是非常重要的知识点,需要的朋友可以参考下
    2014-08-08
  • 从string类的实现看C++类的四大函数(面试常见)

    从string类的实现看C++类的四大函数(面试常见)

    C++类一般包括构造函数、拷贝构造函数、析构函数和赋值函数四大函数,非常常见,本文给大家介绍从string类的实现看C++类的四大函数,一起看看吧
    2016-06-06
  • VS2019开发Linux C++程序的实现步骤

    VS2019开发Linux C++程序的实现步骤

    由于很多unix特有的函数无法在Windows上使用,而Vim又用的不太顺手,突然想到最初用vs的时候有一个基于Linux的C++开发。本文就来介绍一下,感兴趣的可以了解一下
    2021-07-07
  • 使用Clion刷LeetCode的方法

    使用Clion刷LeetCode的方法

    这篇文章主要介绍了使用Clion刷LeetCode的方法,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2021-02-02
  • C++图像加载之libpng、FreeImage、stb_image详解

    C++图像加载之libpng、FreeImage、stb_image详解

    libpng、FreeImage、stb_image都是图像解析的开源库,这篇文章主要为大家详细介绍了这三者的使用方法,文中的示例代码讲解详细,需要的可以参考一下
    2023-06-06
  • C++ QT实现文件压缩和解压缩操作

    C++ QT实现文件压缩和解压缩操作

    这篇文章主要为大家详细介绍了C++ QT如何实现压缩文件、文件夹和解压缩的操作,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起了解一下
    2022-11-11
  • c语言生成随机uuid编码示例

    c语言生成随机uuid编码示例

    这篇文章主要介绍了c语言生成随机uuid编码示例,需要的朋友可以参考下
    2014-05-05
  • C++中Digraphs、Trigraphs和Tokens的深入讲解

    C++中Digraphs、Trigraphs和Tokens的深入讲解

    这篇文章主要给大家介绍了关于C++中Digraphs、Trigraphs和Tokens的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用C++具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2018-09-09
  • C语言深入探索之单链表与typedef的用法

    C语言深入探索之单链表与typedef的用法

    typedef为C语言的关键字,作用是为一种数据类型定义一个新名字,单链表是后面要学的双链表以及循环链表的基础,要想继续深入了解数据结构以及C语言,我们就要奠定好这块基石!接下来就和我一起学习吧
    2022-05-05

最新评论