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OpenCV目標(biāo)檢測Meanshif和Camshift算法解析

更新時間：2023年04月26日 11:05:03 作者：uncle_ll

這篇文章主要為大家介紹了OpenCV目標(biāo)檢測Meanshif和Camshift算法解析，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

學(xué)習(xí)目標(biāo)

在本章中，將學(xué)習(xí)用于跟蹤視頻中對象的Meanshift和Camshift算法

Meanshift

Meanshift背后的原理很簡單，假設(shè)有點的集合（它可以是像素分布，例如直方圖反投影）。給定一個小窗口（可能是一個圓形），必須將該窗口移動到最大像素密度（或最大點數(shù)）的區(qū)域。如下圖所示：

初始窗口以藍(lán)色圓圈顯示，名稱為“C1”。其原始中心以藍(lán)色矩形標(biāo)記，名稱為“C1_o”。但是，如果找到該窗口內(nèi)點的質(zhì)心，則會得到點“C1_r”（標(biāo)記為藍(lán)色小圓圈），它是窗口的真實質(zhì)心。當(dāng)然，二者是不匹配的。因此，移動窗口使新窗口的圓與上一個質(zhì)心匹配。再次找到新的質(zhì)心。很可能不會匹配。因此，再次移動它，并繼續(xù)迭代，以使窗口的中心及其質(zhì)心落在同一位置（或在很小的期望誤差內(nèi)）。因此，最終獲得的是一個具有最大像素分布的窗口。它帶有一個綠色圓圈，名為“C2”。正如您在圖像中看到的，它具有最大的點數(shù)。整個過程在下面的靜態(tài)圖像上演示：

因此，通常會傳遞直方圖反投影圖像和初始目標(biāo)位置。當(dāng)對象移動時，顯然該移動會反映在直方圖反投影圖像中。因此，Meanshift算法就是將窗口移動到最大密度的新位置的算法。

OpenCV中的Meanshift

要在OpenCV中使用Meanshift，首先需要設(shè)置目標(biāo)，找到其直方圖，以便可以將目標(biāo)反投影到每幀上以計算均值偏移。我們還需要提供窗口的初始位置。對于直方圖，此處僅考慮色相（Hue）。另外，為避免由于光線不足而產(chǎn)生錯誤的值，可以使用cv2.inRange()函數(shù)丟棄光線不足的值。使用的視頻中的三幀如下：

import cv2
import numpy as np
video_file = 'slow_traffic_small.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_file)
# take first frame of the video
ret, frame = cap.read()
# setup initial location of window
x, y, w, h = 300, 200, 100, 50  # simply hardcoded the values
track_window = (x, y, w, h)
# setup the roi for tracking
roi = frame[y:y+h, x:x+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
# setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS|cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True:
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
        # apply meansift to get the new location
        ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)
        # draw it on image
        x, y, w, h = track_window
        img2 = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), 255, 2)
        cv2.imshow('img2', img2)
        cv2.waitKey(0)
    else:
        cv2.destroyAllWindows()
        break

Camshift

度為止。

OpenCV中的Camshift

它與Meanshift相似，但是返回一個旋轉(zhuǎn)的矩形和box參數(shù)（用于在下一次迭代中作為搜索窗口傳遞）。

import cv2
import numpy as np
video_file = 'slow_traffic_small.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_file)
# take first frame of the video
ret, frame = cap.read()
# setup initial location of window
x, y, w, h = 300, 200, 100, 50  # simply hardcoded the values
track_window = (x, y, w, h)
# setup the roi for tracking
roi = frame[y:y+h, x:x+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
# setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS|cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True:
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
        # apply meansift to get the new location
        ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)
        # draw it on image
        pts = cv2.boxPoints(ret)  # find four points of the box
        pts = np.int0(pts)
        img2 = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2)
        cv2.imshow('img2', img2)
        cv2.waitKey(0)
    else:
        cv2.destroyAllWindows()
        break

三幀的結(jié)果如下:

附加資源

French Wikipedia page on Camshift
Bradski, G.R., "Real time face and object tracking as a component of a perceptual user interface," Applications of Computer Vision, 1998. WACV '98. Proceedings., Fourth IEEE Workshop on , vol., no., pp.214,219, 19-21 Oct 1998

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