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)
实现效果图样例
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