跟踪就是在连续视频帧中定位物体,通常的跟踪算法包括以下几类:

1. Dense Optical Flow 稠密光流

2. Sparse Optical Flow 稀疏光流 最典型的如KLT算法(Kanade-Lucas-Tomshi)

3. Kalman Filter

4. Meanshift and Camshift

5. Multiple object tracking

需要注意跟踪和识别的区别,通常来说跟踪可以比识别快很多,且跟踪失败了可以找回来。

OpenCV 3以后实现了很多追踪算法,都实现在contrib模块中,安装参考

下面code实现了跟踪笔记本摄像头画面中的固定区域物体,可以选用OpenCV实现的算法

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/tracking.hpp> using namespace std;
using namespace cv; int main(int argc, char** argv){
// can change to BOOSTING, MIL, KCF (OpenCV 3.1), TLD, MEDIANFLOW, or GOTURN (OpenCV 3.2)
Ptr<Tracker> tracker = Tracker::create("MEDIANFLOW");
VideoCapture video();
if(!video.isOpened()){
cerr << "cannot read video!" << endl;
return -;
}
Mat frame;
video.read(frame);
Rect2d box(, , , );
tracker->init(frame, box);
while(video.read(frame)){
tracker->update(frame, box);
rectangle(frame, box, Scalar(, , ), , );
imshow("Tracking", frame);
int k=waitKey();
if(k==) break;
}
}

着重了解效果较好的KCF(Kernelized Correlation Filters)和经典的KLT算法

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