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[毕业设计]机器学习的运动目标跟踪-opencv

news 来源：原创 2024/4/19 16:11:20

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 randint

trackerTypes = ['BOOSTING', 'MIL', 'KCF','TLD', 'MEDIANFLOW', 'GOTURN', 'MOSSE', 'CSRT']

def createTrackerByName(trackerType):
 # Create a tracker based on tracker name
 if 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 = None
   print('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 videos
 cap = cv2.VideoCapture(videoPath)

 # Read first frame
 success, frame = cap.read()
 # quit if unable to read the video file
 if 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 corner
 bbox = 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) & 0xFF
 if (k == 113):  # q is pressed
   break

print('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)