python 目标跟踪 画框
时间: 2023-09-18 19:07:27 浏览: 71
在Python中进行目标跟踪并画框的方法如下:首先,使用cv2.legacy.TrackerCSRT_create()创建一个Tracker对象,该对象使用CSRT算法进行目标跟踪。然后,使用cv2.VideoCapture()读取视频流。接下来,使用cv2.selectROI()函数在视频帧上绘制一个矩形框来选择目标,并将其赋值给bbox变量。然后,使用tracker.init()方法初始化tracker对象,并将视频帧和bbox传递给它。随后,在一个循环中,使用cap.read()方法读取每一帧,并使用tracker.update()方法根据每一帧来更新tracker。如果更新成功,我们可以使用cv2.rectangle()函数在视频帧上绘制一个矩形框来定位目标。最后,使用cv2.imshow()显示视频流,并使用cv2.waitKey()等待50毫秒或按下空格键来退出循环。最后,使用cap.release()释放视频流,使用cv2.destroyAllWindows()关闭窗口。以下是具体代码的示例:
```python
import cv2
# 创建Tracker对象
tracker = cv2.legacy.TrackerCSRT_create()
# 读取视频流
cap = cv2.VideoCapture('11.mp4')
# 读取第一帧
ret, frame = cap.read()
# 使用selectROI绘制矩形框选择目标
bbox = cv2.selectROI('A', frame, fromCenter=False, showCrosshair=True)
# 初始化Tracker
tracker.init(frame, bbox)
# 循环读取每一帧
while True:
ret, frame = cap.read()
# 更新Tracker
ok, box = tracker.update(frame)
# 如果更新成功,画框并定位目标
if ok:
(x, y, w, h) = [int(v) for v in box]
cv2.rectangle(frame, pt1=(x, y), pt2=(x+w, y+h), color=(0, 255, 0), thickness=2)
# 显示视频流
cv2.imshow('A', frame)
# 等待50毫秒或按下空格键退出循环
if cv2.waitKey(50) == ord(' '):
break
# 释放视频流和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用CSRT算法进行目标跟踪,通过选择ROI来选择目标,并在每一帧上绘制一个矩形框来定位目标。你可以将其应用到你的Python项目中,实现目标跟踪和画框的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python进阶——人工智能实时目标跟踪](https://blog.csdn.net/lbcyllqj/article/details/128857299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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