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  • 1、代码有几个bug,cv2.drawContours函数返回值要注意 ...读取视频、检测前景目标,调用DiameseRPN进行跟踪 ''' import cv2 import torch import numpy as np from os.path import realpath, di...

    1、代码有几个bug,cv2.drawContours函数返回值要注意

     

    2、程序调用了DaSiamRPN跟踪网络,跟踪效果不错,fps也很高

     

    3、代码如下

    '''
    读取视频、检测前景目标,调用DiameseRPN进行跟踪
    '''
    import cv2
    import torch
    import numpy as np
    from os.path import realpath, dirname, join
    from net import SiamRPNvot
    from run_SiamRPN import SiamRPN_init, SiamRPN_track
    from utils import get_axis_aligned_bbox, cxy_wh_2_rect
    
    
    
    # load net
    net = SiamRPNvot()
    net.load_state_dict(torch.load(join(realpath(dirname(__file__)), 'SiamRPNVOT.model')))
    net.eval().cuda()
    
    
    def videoTrack():
        video_path = " "
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        ret,frame = cap.read()
        fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
    
        startTrack = False
        restartTrack = False
        stopTrack = False
        isTracking = False
    
        while(ret):
            #前景检测
            fgmask = fgbg.apply(frame)
            element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(3,3))
    
            #前景处理
            fgmask = cv2.erode(fgmask,element)
            masked = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=fgmask)
    
            #轮廓查找
            img,contours,hierarchy  = cv2.findContours(fgmask,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
            # cv2.drawContours(frame,contours,-1,(0,0,255),2)
    
            if(startTrack):
                #找到最大轮廓
                if(len(contours)>0):
                    maxContour = contours[0]
                    for contour in contours:
                        if contour.size>maxContour.size:
                            maxContour = contour
                    x, y, w, h = cv2.boundingRect(maxContour)
                    if(w*h>400):
                        # cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)
                        target_pos, target_sz = np.array([x, y]), np.array([w, h])
                        state = SiamRPN_init(frame, target_pos, target_sz, net)
                        isTracking = True
                        startTrack = False
    
            if(isTracking):
                state = SiamRPN_track(state, frame)
                res = cxy_wh_2_rect(state['target_pos'], state['target_sz'])
                res = [int(l) for l in res]
                cv2.rectangle(frame, (res[0], res[1]), (res[0] + res[2], res[1] + res[3]), (0, 255, 255), 3)
    
    
            #重新跟踪
            if(restartTrack):
                if(isTracking):
                    isTracking = False
                else:
                    startTrack = True
                    restartTrack = False
    
            if(stopTrack):
                isTracking = False
                stopTrack = False
    
    
            cv2.imshow("track", frame)
            # cv2.imshow("fgmask", fgmask)
            # cv2.imshow("masked", masked)
    
            key = cv2.waitKey(10)
            if(key == 83): #S键开始跟踪
                print("------------开始跟踪-----------------")
                startTrack = True
            elif(key == 82): #R键重新跟踪
                print("------------重新跟踪-----------------")
                restartTrack = True
            elif(key == 80): #P键停止跟踪
                print("------------停止跟踪-----------------")
                stopTrack = True
    
            ret,frame = cap.read()
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        videoTrack()

     

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  • 机器视觉 OpenCV—python目标跟踪(光流)

    万次阅读 多人点赞 2018-12-05 16:59:11
    目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务,如监控、基于感知的用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩以及辅助驾驶等。 好久之前做过一次人脸检测,里面...

    一、运动检测

    1.1 检测思路

    目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务,如监控、基于感知的用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩以及辅助驾驶等。

    好久之前做过一次人脸检测,里面涉及到了目标跟踪。
    这次实现一般的运动物体检测,关于实现视频目标跟踪的方法有很多,当跟踪所有移动目标时,帧之间的差异会变的有用;当跟踪视频中移动的手时,基于皮肤颜色的均值漂移方法是最好的解决方案;当知道跟踪对象的一方面时,模板匹配是不错的技术。

    常用的目标跟踪方法有:

    • 背景法(本次用的方法)是:将一幅图作为背景,让后和每一帧对比;缺点是一开始存入的背景可能随光照变法而造成错误,但是可以用在光照环境稳定的地方,优点是可以检测之前背景没有的景象;

    • 差帧法是:将前一帧和后一帧进行对比;缺点是无法对运动后突然又静止的景象进行识别,优点是光照不影响;

    1.2 代码
    import cv2
    import numpy as np
    
    camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
    if (camera.isOpened()):      # 判断视频是否打开
        print('Open')
    else:
        print('摄像头未打开')
    
    #测试用,查看视频size
    size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
            int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
    print('size:'+repr(size))
    
    # 构建椭圆结果
    es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    background = None
    
    while True:
        # 读取视频流
        grabbed, frame_lwpCV = camera.read()
    
        # 对帧进行预处理,>>转灰度图>>高斯滤波(降噪:摄像头震动、光照变化)。
        gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)
    
        # 将第一帧设置为整个输入的背景
        if background is None:
            background = gray_lwpCV
            continue
    
        # 对比背景之后的帧与背景之间的差异,并得到一个差分图(different map)。
        # 阈值(二值化处理)>>膨胀(dilate)得到图像区域块
        diff = cv2.absdiff(background, gray_lwpCV)
        diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
        diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2)
    
        # 显示矩形框:计算一幅图像中目标的轮廓
        image, contours, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        for c in contours:
            if cv2.contourArea(c) < 1500:      # 对于矩形区域,只显示大于给定阈值的轮廓(去除微小的变化等噪点)
                continue
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 该函数计算矩形的边界框
            cv2.rectangle(frame_lwpCV, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
        cv2.imshow('contours', frame_lwpCV)
        cv2.imshow('dis', diff)
    
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == ord('q'):    # 按'q'健退出循环
            break
    # 释放资源并关闭窗口
    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    二、运动方向预测

    2.1 关键点(角点)追踪 goodFeaturesToTrack()
    cv2.goodFeaturesToTrack(image,         #单通道
                            maxCorners,    #角点数目最大值,若检测的角点超过此值,则只返回前maxCorners个强角点
                            qualityLevel,  #角点的品质因子
                            minDistance,   #如果在其周围minDistance范围内存在其他更强角点,则将此角点删除 
                            corners        #存储所有角点
                            mask,          #指定感兴趣区,若无指定,寻找全图
                            blockSize,     #计算协方差矩阵时的窗口大小
                            useHarrisDetector,  #bool 是否使用Harris角点检测,如不指定,则计算shi-tomasi角点
                            k )           #Harris角点检测需要的k值
    
    2.2 光流法

    光流法的工作原理基于如下假设:

    1. 连续的两帧图像之间,目标像素亮度不变
    2. 相邻的像素之间有相似的运动

    考虑第一帧的像素 I(x,y,t)I(x,y,t),表示在时间t时像素 I(x,y)I(x,y) 的值。在经过时间 dtd_t 后,此像素在下一帧移动了 (dx,dy)(d_x,d_y)。因为这些像素是相同的,而且亮度不变,表示成,I(x,y,t)=I(x+dx,y+dy,t+dt)I(x,y,t)=I(x+d_x,y+d_y,t+d_t)

    假设移动很小,使用泰勒公式可以表示成:
    I(x+Δx,y+Δy,t+Δt)=I(x,y,t)+IxΔx+IyΔy+ItΔt+H.O.TI(x+Δx,y+Δy,t+Δt)=I(x,y,t)+\frac{∂I}{∂x}Δx+\frac{∂I}{∂y}Δy+\frac{∂I}{∂t}Δt+H.O.T
    H.O.T是高阶无穷小。由第一个假设和使用泰勒公式展开的式子可以得到:

    IxΔx+IyΔy+ItΔt=0  :  IxΔxΔt+IyΔyΔt+ItΔtΔt=0\frac{∂I}{∂x}Δx+\frac{∂I}{∂y}Δy+\frac{∂I}{∂t}Δt=0 ~~改写成:~~ \frac{∂I}{∂x}\frac{Δx}{Δt}+\frac{∂I}{∂y}\frac{Δy}{Δt}+\frac{∂I}{∂t}\frac{Δt}{Δt}=0

    设:Ix=fx\frac{∂I}{∂x}=f_x 同理得 Iy=fy\frac{∂I}{∂y}=f_yIt=ft\frac{∂I}{∂t}=f_t

    ΔxΔt=u\frac{Δx}{Δt}=u ; ΔyΔt=v\frac{Δy}{Δt}=v

    光流方程: fxu+fyv+ft=0f_xu+f_yv+f_t=0 其中 fxf_xfyf_y分别是图像的梯度,ftf_t 是是图像沿着时间的梯度。但是uuvv是未知的,我们没办法用一个方程解两个未知数,那么就有了lucas-kanade这个方法来解决这个问题。
    光流是进行视频中运动对象轨迹标记的一种很常用的方法,在OpenCV中实现光流也很容易。
    cv2.calcOpticalFlowPyrLK函数计算一个稀疏特征集的光流,使用金字塔中的迭代 Lucas-Kanade 方法。

    nextPts,status,err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prevImg,   #上一帧图片
                                                  nextImg,   #当前帧图片
                                                  prevPts,   #上一帧找到的特征点向量 
                                                  nextPts    #与返回值中的nextPtrs相同
                                                  [, status[, err[, winSize
                                                  [, maxLevel[, criteria
                                                  [, flags[, minEigThreshold]]]]]]])
    

    返回值:

    • nextPtrs 输出一个二维点的向量,这个向量可以是用来作为光流算法的输入特征点,也是光流算法在当前帧找到特征点的新位置(浮点数)
    • status 标志,在当前帧当中发现的特征点标志status==1,否则为0
    • err 向量中的每个特征对应的错误率

    其他输入值:

    • status 与返回的status相同
    • err 与返回的err相同
    • winSize 在计算局部连续运动的窗口尺寸(在图像金字塔中)
    • maxLevel 图像金字塔层数,0表示不使用金字塔
    • criteria 寻找光流迭代终止的条件
    • flags 有两个宏,表示两种计算方法,
      OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW表示使用估计值作为寻找到的初始光流,
      OPTFLOW_LK_GET_MIN_EIGENVALS表示使用最小特征值作为误差测量
    • minEigThreshold 该算法计算光流方程的2×2规范化矩阵的最小特征值,除以窗口中的像素数; 如果此值小于minEigThreshold,则会过滤掉相应的功能并且不会处理该光流,因此它允许删除坏点并获得性能提升。

    实现原理
    首先选取第一帧,在第一帧图像中检测Shi-Tomasi角点,
    然后使用LK算法来迭代的跟踪这些特征点。迭代的方式就是不断向cv2.calcOpticalFlowPyrLK()中传入上一帧图片的特征点以及当前帧的图片。
    函数会返回当前帧的点,这些点带有状态1或者0,如果在当前帧找到了上一帧中的点,那么这个点的状态就是1,否则就是0。

    实现流程

    1. 加载视频。
    2. 调用 GoodFeaturesToTrack 函数寻找兴趣点(关键点)。
    3. 调用 CalcOpticalFlowPyrLK 函数计算出两帧图像中兴趣点的移动情况。
    4. 删除未移动的兴趣点。
    5. 在两次移动的点之间绘制一条线段。
    import numpy as np
    import cv2
    
    cap = cv2.VideoCapture('./IMG_1521.mp4')
    
    # ShiTomasi corner detection的参数
    feature_params = dict(maxCorners=100,
                          qualityLevel=0.3,
                          minDistance=7,
                          blockSize=7)
    # 光流法参数
    # maxLevel 未使用的图像金字塔层数
    lk_params = dict(winSize=(15, 15),
                     maxLevel=2,
                     criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
    
    # 创建随机生成的颜色
    color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))
    
    
    ret, old_frame = cap.read()                             # 取出视频的第一帧
    old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度化
    p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params)
    mask = np.zeros_like(old_frame)                         # 为绘制创建掩码图片
    
    while True:
        _, frame = cap.read()
        frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 计算光流以获取点的新位置
        p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)
        # 选择good points
        good_new = p1[st == 1]
        good_old = p0[st == 1]
        # 绘制跟踪框
        for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
            a, b = new.ravel()
            c, d = old.ravel()
            mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), color[i].tolist(), 2)
            frame = cv2.circle(frame, (a, b), 5, color[i].tolist(), -1)
        img = cv2.add(frame, mask)
        cv2.imshow('frame', img)
        k = cv2.waitKey(30)  # & 0xff
        if k == 27:
            break
        old_gray = frame_gray.copy()
        p0 = good_new.reshape(-1, 1, 2)
    
    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()
    

    这是一个裸眼3D视频动画
    在这里插入图片描述

    鸣谢
    https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/73526831
    https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/80978947
    https://blog.csdn.net/github_39611196/article/details/81166057

    展开全文
  • 目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程,有着非常广泛的应用。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务,如监控、基于感知的用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩以及辅助驾驶等。 有很多实现...
  • 目标跟踪 python opencv

    2019-10-15 15:20:21
    不断的从感兴趣区域想质心移动。 2.均值漂移不断寻找概率密度最大的区域,数据点多的地方是概率密度最大的区域。首先指定感兴趣区域。 二、CAMshift: 实现的效果可以跟随物体一起变化大小。 1.全称:连续...

    一、均值漂移:1.选取一个质心,以及一个圆的半径,在圆的半径内计算所有像素的均值作为初始质心,不断的迭代,产生新的质心。不断的从感兴趣区域想质心移动。

                    2.均值漂移不断寻找概率密度最大的区域,数据点多的地方是概率密度最大的区域。首先指定感兴趣区域。

    二、CAMshift: 实现的效果可以跟随物体一起变化大小。

            1.全称:连续自适应的meanshift算法。思想是对视频中的每一帧图像都进行meanshift运算,并将上一针的结果作为下一帧meanshift算法的搜索窗口的初始值,如此迭代下去,所以才实现物体适应窗口计算。

    三、卡尔曼滤波:有两个步骤:预测和更新

     最好的解释:https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/79048700

    展开全文
  • (OpenCV+Python)--目标跟踪,基本的运动检测

    万次阅读 热门讨论 2017-06-21 09:26:58
    目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程,有着非常广泛的应用。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务,如监控、基于感知的用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩以及辅助驾驶等。

    目标跟踪是对摄像头视频中的移动目标进行定位的过程,有着非常广泛的应用。实时目标跟踪是许多计算机视觉应用的重要任务,如监控、基于感知的用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩以及辅助驾驶等。

    有很多实现视频目标跟踪的方法,当跟踪所有移动目标时,帧之间的差异会变的有用;当跟踪视频中移动的手时,基于皮肤颜色的均值漂移方法是最好的解决方案;当知道跟踪对象的一方面时,模板匹配是不错的技术。

    本文代码是做一个基本的运动检测

    考虑的是“背景帧”与其它帧之间的差异
    这种方法检测结果还是挺不错的,但是需要提前设置背景帧,如果是在室外,光线的变化就会引起误检测,还是很有局限性的。
    这里写图片描述

    import cv2
    import numpy as np
    
    camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
    # 判断视频是否打开
    if (camera.isOpened()):
        print('Open')
    else:
        print('摄像头未打开')
    
    # 测试用,查看视频size
    size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
            int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
    print('size:'+repr(size))
    
    es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9, 4))
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    background = None
    
    while True:
        # 读取视频流
        grabbed, frame_lwpCV = camera.read()
        # 对帧进行预处理,先转灰度图,再进行高斯滤波。
        # 用高斯滤波进行模糊处理,进行处理的原因:每个输入的视频都会因自然震动、光照变化或者摄像头本身等原因而产生噪声。对噪声进行平滑是为了避免在运动和跟踪时将其检测出来。
        gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        gray_lwpCV = cv2.GaussianBlur(gray_lwpCV, (21, 21), 0)
    
        # 将第一帧设置为整个输入的背景
        if background is None:
            background = gray_lwpCV
            continue
        # 对于每个从背景之后读取的帧都会计算其与北京之间的差异,并得到一个差分图(different map)。
        # 还需要应用阈值来得到一幅黑白图像,并通过下面代码来膨胀(dilate)图像,从而对孔(hole)和缺陷(imperfection)进行归一化处理
        diff = cv2.absdiff(background, gray_lwpCV)
        diff = cv2.threshold(diff, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] # 二值化阈值处理
        diff = cv2.dilate(diff, es, iterations=2) # 形态学膨胀
    
        # 显示矩形框
        image, contours, hierarchy = cv2.findContours(diff.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 该函数计算一幅图像中目标的轮廓
        for c in contours:
            if cv2.contourArea(c) < 1500: # 对于矩形区域,只显示大于给定阈值的轮廓,所以一些微小的变化不会显示。对于光照不变和噪声低的摄像头可不设定轮廓最小尺寸的阈值
                continue
            (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 该函数计算矩形的边界框
            cv2.rectangle(frame_lwpCV, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    
        cv2.imshow('contours', frame_lwpCV)
        cv2.imshow('dis', diff)
    
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        # 按'q'健退出循环
        if key == ord('q'):
            break
    # When everything done, release the capture
    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    
    
    
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