opencv 视频对象追踪

1、背景分离方法

• 背景分离（BS）是一种通过使用静态相机来生成前景掩码（即包含属于场景中的移动对象像素的二进制图像）的常用技术。
• 顾名思义，BS计算前景掩码，在当前帧与背景模型之间执行减法运算，其中包含场景的静态部分，或者更一般而言，考虑到所观察场景的特征，可以将其视为背景的所有内容。

背景建模包括两个主要步骤： 1. 背景初始化； 2. 背景更新。

第一步，计算背景的初始模型，而在第二步中，更新模型以适应场景中可能的变化。

在本教程中，我们将学习如何使用OpenCV中的BS。

目标

在本教程中，您将学习如何： 1. 使用**cv::VideoCapture**从视频或图像序列中读取数据； 2. 通过使用**cv::BackgroundSubtractor**类创建和更新背景类； 3. 通过使用**cv::imshow**获取并显示前景蒙版；

代码

在下面，您可以找到源代码。我们将让用户选择处理视频文件或图像序列。在此示例中，我们将使用**cv::BackgroundSubtractorMOG2**生成前景掩码。

结果和输入数据将显示在屏幕上。

from __future__ import print_function
import cv2 as cv
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='This program shows how to use background subtraction methods provided by \
                                              OpenCV. You can process both videos and images.')
parser.add_argument('--input', type=str, help='Path to a video or a sequence of image.', default='vtest.avi')
parser.add_argument('--algo', type=str, help='Background subtraction method (KNN, MOG2).', default='MOG2')
args = parser.parse_args()
if args.algo == 'MOG2':
    backSub = cv.createBackgroundSubtractorMOG2()
else:
    backSub = cv.createBackgroundSubtractorKNN()
capture = cv.VideoCapture(cv.samples.findFileOrKeep(args.input))
if not capture.isOpened:
    print('Unable to open: ' + args.input)
    exit(0)
while True:
    ret, frame = capture.read()
    if frame is None:
        break

    fgMask = backSub.apply(frame)


    cv.rectangle(frame, (10, 2), (100,20), (255,255,255), -1)
    cv.putText(frame, str(capture.get(cv.CAP_PROP_POS_FRAMES)), (15, 15),
               cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5 , (0,0,0))


    cv.imshow('Frame', frame)
    cv.imshow('FG Mask', fgMask)

    keyboard = cv.waitKey(30)
    if keyboard == 'q' or keyboard == 27:
        break

2、Meanshift和Camshift

Meanshift

Meanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：

初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。其原始中心以蓝色矩形标记，名称为“C1_o”。但是，如果找到该窗口内点的质心，则会得到点“C1_r”（标记为蓝色小圆圈），它是窗口的真实质心。当然，它们不匹配。因此，移动窗口，使新窗口的圆与上一个质心匹配。再次找到新的质心。很可能不会匹配。因此，再次移动它，并继续迭代，以使窗口的中心及其质心落在同一位置（或在很小的期望误差内）。因此，最终您获得的是一个具有最大像素分布的窗口。它带有一个绿色圆圈，名为“C2”。正如您在图像中看到的，它具有最大的点数。整个过程在下面的静态图像上演示：

因此，我们通常会传递直方图反投影图像和初始目标位置。当对象移动时，显然该移动会反映在直方图反投影图像中。结果，meanshift算法将窗口移动到最大密度的新位置。

OpenCV中的Meanshift

要在OpenCV中使用meanshift，首先我们需要设置目标，找到其直方图，以便我们可以将目标反投影到每帧上以计算均值偏移。我们还需要提供窗口的初始位置。对于直方图，此处仅考虑色相。另外，为避免由于光线不足而产生错误的值，可以使用**cv.inRange**()函数丢弃光线不足的值。

import numpy as np
import cv2 as cv
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='This sample demonstrates the meanshift algorithm. \
                                              The example file can be downloaded from: \
                                              https://www.bogotobogo.com/python/OpenCV_Python/images/mean_shift_tracking/slow_traffic_small.mp4')
parser.add_argument('image', type=str, help='path to image file')
args = parser.parse_args()
cap = cv.VideoCapture(args.image)
# 视频的第一帧
ret,frame = cap.read()
# 设置窗口的初始位置
x, y, w, h = 300, 200, 100, 50 # simply hardcoded the values
track_window = (x, y, w, h)
# 设置初始ROI来追踪
roi = frame[y:y+h, x:x+w]
hsv_roi =  cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv.calcHist([hsv_roi],[0],mask,[180],[0,180])
cv.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv.NORM_MINMAX)
# 设置终止条件，可以是10次迭代，也可以至少移动1 pt
term_crit = ( cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )
while(1):
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True:
        hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)
        # 应用meanshift来获取新位置
        ret, track_window = cv.meanShift(dst, track_window, term_crit)
        # 在图像上绘制
        x,y,w,h = track_window
        img2 = cv.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), 255,2)
        cv.imshow('img2',img2)
        k = cv.waitKey(30) & 0xff
        if k == 27:
            break
    else:
        break

我使用的视频中的三帧如下：

Camshift

您是否密切关注了最后结果？这儿存在一个问题。无论汽车离相机很近或非常近，我们的窗口始终具有相同的大小。这是不好的。我们需要根据目标的大小和旋转来调整窗口大小。该解决方案再次来自“ OpenCV Labs”，它被称为Gary布拉德斯基（Gary Bradsky）在其1998年的论文“用于感知用户界面中的计算机视觉面部跟踪”中发表的CAMshift（连续自适应均值偏移）[26]。 它首先应用Meanshift。一旦Meanshift收敛，它将更新窗口的大小为s = 2 \times \sqrt{\frac{M_{00}}{256}}。它还可以计算出最合适的椭圆的方向。再次将均值偏移应用于新的缩放搜索窗口和先前的窗口位置。该过程一直持续到达到要求的精度为止。

OpenCV中的Camshift

它与meanshift相似，但是返回一个旋转的矩形（即我们的结果）和box参数（用于在下一次迭代中作为搜索窗口传递）。请参见下面的代码：

import numpy as np
import cv2 as cv
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description='This sample demonstrates the camshift algorithm. \
                                              The example file can be downloaded from: \
                                              https://www.bogotobogo.com/python/OpenCV_Python/images/mean_shift_tracking/slow_traffic_small.mp4')
parser.add_argument('image', type=str, help='path to image file')
args = parser.parse_args()
cap = cv.VideoCapture(args.image)
# 获取视频第一帧
ret,frame = cap.read()
# 设置初始窗口
x, y, w, h = 300, 200, 100, 50 # simply hardcoded the values
track_window = (x, y, w, h)
# 设置追踪的ROI窗口
roi = frame[y:y+h, x:x+w]
hsv_roi =  cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv.calcHist([hsv_roi],[0],mask,[180],[0,180])
cv.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv.NORM_MINMAX)
# 设置终止条件，可以是10次迭代，有可以至少移动1个像素
term_crit = ( cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )
while(1):
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True:
        hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)
        # 应用camshift 到新位置
        ret, track_window = cv.CamShift(dst, track_window, term_crit)
        # 在图像上画出来
        pts = cv.boxPoints(ret)
        pts = np.int0(pts)
        img2 = cv.polylines(frame,[pts],True, 255,2)
        cv.imshow('img2',img2)
        k = cv.waitKey(30) & 0xff
        if k == 27:
            break
    else:
        break

三帧的结果如下