[Computer Vision] --- OpenCV implementiert die Objektverfolgung

Einführung

Der Objektverfolgungsalgorithmus in OpenCV basiert auf dem Prinzip der visuellen Zielverfolgung. Das Ziel der Objektverfolgung besteht darin, die Position eines bestimmten Objekts in einer kontinuierlichen Bildsequenz zu lokalisieren und zu verfolgen.

Zieldarstellung

Bei der Objektverfolgung müssen wir das Zielobjekt darstellen. Begrenzungsrahmen werden normalerweise verwendet, um die Position und Größe von Objekten darzustellen. Ein Begrenzungsrahmen ist ein rechteckiger Bereich, der durch die Koordinaten der oberen linken Ecke (x, y) sowie der Breite (w) und Höhe (h) definiert wird.

Merkmalsextraktion

Bevor mit der Verfolgung begonnen wird, müssen die Merkmale des Zielobjekts aus dem Anfangsbild extrahiert werden. Diese Merkmale können Farbe, Textur, Form usw. sein. Eine gängige Methode besteht darin, Pixelwerte innerhalb des Zielbereichs als Merkmale zu verwenden.

Zielübereinstimmung

Während des Tracking-Prozesses müssen wir in aufeinanderfolgenden Frames neue Positionen finden, die mit den Zielmerkmalen übereinstimmen. Die Übereinstimmung kann erreicht werden, indem die Ähnlichkeit zwischen Zielmerkmalen und Merkmalen der Kandidatenregion im neuen Frame berechnet wird. Ähnlichkeitsmaße können Unterschiede auf Pixelebene, Korrelationen usw. sein.

Kinematisches Modell

Objektverfolgungsalgorithmen treffen in der Regel Vorhersagen auf der Grundlage von Bewegungsmodellen von Objekten. Das Bewegungsmodell kann ein einfaches lineares Modell sein, beispielsweise ein Modell mit konstanter Geschwindigkeit, oder ein komplexeres Modell, beispielsweise ein Kalman-Filter. Das Bewegungsmodell wird verwendet, um die Position des Objekts im nächsten Bild abzuschätzen.

Zielaktualisierung

In jedem Frame werden Position und Größe des Ziels mithilfe der Matching-Ergebnisse und des Bewegungsmodells aktualisiert. Basierend auf den Übereinstimmungsergebnissen können Position und Größe des Begrenzungsrahmens angepasst werden, um besser zum Zielobjekt zu passen.

Tracker-Auswahl

OpenCV bietet eine Vielzahl von Objektverfolgungsalgorithmen wie KCF, MOSSE, CSRT usw. Diese Algorithmen basieren auf unterschiedlichen Prinzipien und Methoden zur Merkmalsextraktion, und je nach tatsächlichem Bedarf kann ein geeigneter Tracker ausgewählt werden.

Tracking-Auswertung

Während des Objektverfolgungsprozesses müssen die Trackingergebnisse ausgewertet und verifiziert werden. Einige Bewertungsindikatoren können verwendet werden, um die Genauigkeit und Stabilität der Verfolgung zu messen, z. B. das Überlappungsverhältnis und der Mittenfehler.

Video- oder Kameraeingabe lesen:

# 从视频文件中读取
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 从摄像头读取
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0代表默认的摄像头设备

Trackertyp definieren:

# 创建KCF追踪器
tracker = cv2.TrackerKCF_create()

Lesen Sie das erste Bild des Bildes und wählen Sie den zu verfolgenden Objektbereich aus:

ret, frame = cap.read()
bbox = cv2.selectROI('Frame', frame, False)
//这段代码会弹出一个窗口，您可以使用鼠标在图像上框选要追踪的物体。按下Enter键确认选择框的位置。

Initialisieren Sie den Tracker:

tracker.init(frame, bbox)

Durchlaufen Sie jedes Bildbild und führen Sie eine Objektverfolgung durch:

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 更新追踪器
    success, bbox = tracker.update(frame)
    
    # 提取物体位置信息
    if success:
        # 追踪成功
        x, y, w, h = [int(v) for v in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    else:
        # 追踪失败
        cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Frame', frame)
    
    # 退出按键
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

Ressourcen freigeben:

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Objektverfolgungsalgorithmus in OpenCV auf den Prinzipien der Zielmerkmalsextraktion, des Abgleichs, des Bewegungsmodells und der Aktualisierung basiert. Durch die kontinuierliche Verfolgung des Zielobjekts in aufeinanderfolgenden Bildern kann die Schätzung und Vorhersage der Position und Bewegung des Objekts erreicht werden. Verschiedene Tracking-Algorithmen und -Technologien können auf unterschiedliche Szenarien und Anforderungen angewendet werden und weisen unterschiedliche Leistung und Genauigkeit auf.