目标跟踪过程分为2部分，即目标特征提取和目标跟踪算法。
其中目标特征提取又包括以下几种：1. 各种色彩空间直方图，利用色彩空间的直方图分布作为目标跟踪的特征，可以减少物体远近距离的影响，因为其颜色分布大致相同。2.轮廓特征，提取目标的轮廓特征，可以加快算法的速度，且可以在目标有小部分影响的情况下同样有效果。3. 纹理特征，如果被跟踪目标是有纹理的，则根据其纹理特征来跟踪效果会有所改善。
目标跟踪算法目前大概分为以下4种：1. 基于meanshift算法，即利用meanshift算法可以快速找到领域目标最相似的地方，效果还不错，但是其只能找到局部最大值，且不能解决遮挡问题以及不能自适应跟踪目标的形状，方向等。其后面有学者对其做了改进，比如说camshift，就可以自适应物体的大小，方向，具有较好的跟踪效果。2. Kalman滤波的思想，该思想是利用物体的运动模型来，即服从高斯模型，来对目标状态进行预测，然后与观察模型进行比较，根据2者之间的误差来寻找运动目标的状态，但是该算法的精度不高，因为其高斯运动模型在现实生活中很多条件下并得不到满足，并且该算法对杂乱的背景也很敏感。3. 基于粒子滤波的思想，每次通过实验可以重采样粒子的分布，根据该分布对粒子进行扩散，然后通过扩散的结果来观察目标的状态，最后更新目标的状态。该算法最大的特点是跟踪速度快，且能解决一部分遮挡问题，在实际应用过程中越来越多。4.基于目标建模的方法。该方法具有一定的针对性，需要提前知道所需跟踪的目标是什么，比如说车辆，人脸，行人等。由于已经知道了跟踪目标，所以必须对目标进行建模，然后利用该模型来进行跟踪。该方法的局限性是必须提前知道所跟踪的目标是什么，因而其推广性比较差。
实现过程
1）该阶段要人工指定跟踪目标，程序计算跟踪目标的特征，比如可以采用目标的颜色特征。具体到Rob Hess的代码，开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域，然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图，即为目标的特征。直方图可以用一个向量来表示，所以目标特征就是一个N*1的向量V。
- 2）搜索阶段-放狗
好，我们已经掌握了目标的特征，下面放出很多条狗，去搜索目标对象，这里的狗就是粒子particle。狗有很多种放法。比如，a)均匀的放：即在整个图像平面均匀的撒粒子(uniform distribution)；b)在上一帧得到的目标附近按照高斯分布来放，可以理解成，靠近目标的地方多放，远离目标的地方少放。Rob Hess的代码用的是后一种方法。狗放出去后，每条狗怎么搜索目标呢？就是按照初始化阶段得到的目标特征(色调直方图，向量V)。每条狗计算它所处的位置处图像的颜色特征，得到一个色调直方图，向量Vi，计算该直方图与目标直方图的相似性。相似性有多种度量，最简单的一种是计算sum(abs(Vi-V)).每条狗算出相似度后再做一次归一化，使得所有的狗得到的相似度加起来等于1.- 3）决策阶段
我们放出去的一条条聪明的狗向我们发回报告，“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”…那么目标究竟最可能在哪里呢？我们做次加权平均吧。设N号狗的图像像素坐标是(Xn,Yn),它报告的相似度是Wn,于是目标最可能的像素坐标X = sum(Xn*Wn),Y = sum(Yn*Wn).- 4）重采样阶段Resampling
既然我们是在做目标跟踪，一般说来，目标是跑来跑去乱动的。在新的一帧图像里，目标可能在哪里呢？还是让我们放狗搜索吧。但现在应该怎样放狗呢？让我们重温下狗狗们的报告吧。“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”…综合所有狗的报告，一号狗处的相似度最高，三号狗处的相似度最低，于是我们要重新分布警力，正所谓好钢用在刀刃上，我们在相似度最高的狗那里放更多条狗，在相似度最低的狗那里少放狗，甚至把原来那条狗也撤回来。这就是Sampling Importance Resampling，根据重要性重采样(更具重要性重新放狗)。
(2)->(3)->(4)->(2)如是反复循环，即完成了目标的动态跟踪。
示例代码：
import cv2
import numpy as np
# 权重计算函数
def likelihood(x, y, func, image, w=30, h=30):
x1 = np.int32(max(0, x - w / 2))
y1 = np.int32(max(0, y - h / 2))
x2 = np.int32(min(image.shape[1], x + w / 2))
y2 = np.int32(min(image.shape[0], y + h / 2))
# 截取图片区域
region = image[y1: y2, x1: x2]
# 统计符合色值的像素点个数
count = region[func(region)].size
return (float(count) / image.size) if count > 0 else 0.0001
# 粒子(particle)的初始化函数
def init_particle(func, image):
mask = image.copy()
mask[func(mask) == False] = 0
# 查找物体轮廓
_, contours, _= cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) <=0:
return None
# 面积最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 获取外部矩形边界（返回值：返回四个值，分别是x, y, w, h;x, y是矩阵左上方的坐标，w,h是矩阵的宽和高
max_rect = np.array(cv2.boundingRect(max_contour))
max_rect = max_rect[: 2] + max_rect[2:] / 2
weight = likelihood(max_rect[0], max_rect[1], func, image)
particles = np.ndarray((500, 3), dtype=np.float32)
particles[:] = [max_rect[0], max_rect[1], weight]
return particles
# 根据粒子的权重的后验概率分布重新采样
def resample(particles):
tmp_particles = particles.copy()
# 元素相加
weights = particles[:, 2].cumsum()
last_weight = weights[weights.shape[0] - 1]
for i in range(particles.shape[0]):
weight = np.random.rand() * last_weight
# 只返回第一次出现的关系表达式为真的索引
particles[i] = tmp_particles[(weights > weight).argmax()]
particles[i][2] = 1.0
# 预测
def predict(particles, variance=13.0):
# np.random.randn:以给定的形状创建一个数组，数组元素符合标准正态分布N(0,1)
# 13位半径，向外随机扩散
particles[:, 0] += np.random.randn((particles.shape[0])) * variance
particles[:, 1] += np.random.randn((particles.shape[0])) * variance
# 权重处理
def weight(particles, func, image):
for i in range(particles.shape[0]):
particles[i][2] = likelihood(particles[i][0], particles[i][1], func, image)
# 权重相加
sum_weight = particles[:, 2].sum()
particles[:, 2] *= (particles.shape[0] / sum_weight)
# 测定坐标
def measure(particles):
x = (particles[:, 0] * particles[:, 2]).sum()
y = (particles[:, 0] * particles[:, 2]).sum()
weight = particles[:, 2].sum()
return x / weight, y / weight
# 粒子（particle)坐标获取
particle_filter_cur_frame = 0
def particle_filter(particles, func, image, max_frame=10):
global particle_filter_cur_frame
if image[func(image)].size <= 0:
if particle_filter_cur_frame >= max_frame:
return None, -1, -1
else:
particle_filter_cur_frame = 0
if particles is None:
particles = init_particle(func, image)
if particles is None:
return None, -1, -1
resample(particles)
predict(particles)
weight(particles, func, image)
x, y = measure(particles)
return particles, x, y
if __name__ == '__main__':
def is_color(region):
# 色调范围限制
return (region >= 11) & (region < 34)
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
particles = None
while cv2.waitKey(30) < 0:
# 读取图像
_, frame = cap.read()
# 图像转化为HSV格式
frame_hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
frame_h = frame_hsv[:, :, 0]
_, frame_s = cv2.threshold(frame_hsv[:, :, 1], 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
_, frame_v = cv2.threshold(frame_hsv[:, :, 2], 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# s或v为0的像素点，h赋值为0
frame_h[(frame_s == 0) | (frame_v == 0)] = 0
# 获取粒子点，中心坐标
particles, x, y = particle_filter(particles, is_color, frame_h)
if particles is not None:
# 防止出边界
valid_particles = np.int32(particles[(particles[:, 0] >= 0) & (particles[:, 0] < frame.shape[1])
& (particles[:, 1] >= 0) & (particles[:, 1] < frame.shape[0])])
# 修改粒子点的颜色
for i in range(valid_particles.shape[0]):
frame[valid_particles[i][1], valid_particles[i][0]] = [255, 0, 0]
p = np.array([x, y], dtype=np.int32)
# 根据中心点画框
cv2.rectangle(frame, tuple(p - 15), tuple(p + 15), (0, 0, 255), thickness=2)
cv2.imshow('green', frame)
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()测试结果：
