dlib.correlation_tracker()
时间: 2024-06-17 08:05:36 浏览: 19
dlib.correlation_tracker()是dlib库中的一个函数,用于目标跟踪。通过该函数,我们可以在视频或图像序列中跟踪一个已知的物体,并且在每一帧中更新该物体的位置。dlib.correlation_tracker()使用相关滤波器(correlation filter)来进行跟踪,相较于传统的追踪方法,其具有更高的精度和效率。该函数的使用方式比较简单,只需提供目标初始位置以及第一帧图像,就能进行跟踪。同时,该函数还支持多线程加速。
相关问题
使用dlib.correlation_tracker()进行稀疏光流跟踪人脸
需要做一个纠正,使用 dlib.correlation_tracker() 进行的是基于模板匹配的稠密光流跟踪,不是稀疏光流跟踪。下面是使用 dlib.correlation_tracker() 进行稠密光流跟踪人脸的步骤:
1. 加载图像并检测人脸。可以使用 dlib 的人脸检测器来定位人脸。
2. 定义 correlation_tracker 对象并设置跟踪目标的初始位置。可以使用检测到的人脸位置来初始化 tracker。
3. 在跟踪过程中,对于每一帧图像,先将图像转换为灰度图像,并使用 tracker.update() 函数更新跟踪器的位置。
4. 可以使用 tracker.get_position() 函数获取跟踪器当前的位置信息,该信息包括跟踪框的中心位置和大小。
5. 可以根据跟踪器的位置信息来对人脸进行跟踪或者其他应用。
需要注意的是,稠密光流跟踪是一种基于模板匹配的跟踪方法,对于人脸的跟踪精度也可能会受到人脸的表情、姿态、光照等因素的影响。但相比于稀疏光流跟踪,稠密光流跟踪可以更准确地跟踪目标的位置。
基于以下代码import sys import dlib import cv2 predictor_path="shape_predictor_194_face_landmarks.dat" detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path) cam = cv2.VideoCapture(0) cam.set(3, 1280) cam.set(4, 720) color_white = (255, 255, 255) line_width = 3 while True: ret_val, img = cam.read() rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) dets = detector(rgb_image) for det in dets: cv2.rectangle(img, (det.left(), det.top()), (det.right(), det.bottom()), color_white, line_width) shape = predictor(img, det) for p in shape.parts(): cv2.circle(img, (p.x, p.y), 2, (0, 255, 0), -1) cv2.imshow('my webcam', img) if cv2.waitKey(1) == 27: break cv2.destroyAllWindows() 加入dilb和OpenCV的目标跟踪算法,于持续视频播放中,每秒中的第一帧图像执行dilb人脸特征点检测,后续图像跟踪这些特征点,并使用dlib.correlation_tracker()函数、cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数,争取实现194个人脸特征点的跟踪
抱歉,这段代码并没有加入目标跟踪算法。如果要加入目标跟踪算法,可以使用dlib.correlation_tracker()函数进行跟踪。这个函数可以帮助我们跟踪在第一帧中检测到的人脸特征点。
具体步骤如下:
在每秒中的第一帧图像中,使用dlib.get_frontal_face_detector()函数进行人脸检测,然后使用dlib.shape_predictor()函数检测人脸特征点。将这些特征点存储在一个列表中,并将列表传递给dlib.correlation_tracker()函数,以便跟踪这些特征点。
对于后续的每一帧图像,我们可以使用cv2.calcOpticalFlowFarneback()函数计算特征点的运动,然后使用dlib.correlation_tracker()函数进行跟踪。
具体实现可以参考以下代码:
```
import sys
import dlib
import cv2
predictor_path = "shape_predictor_194_face_landmarks.dat"
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
cam = cv2.VideoCapture(0)
cam.set(3, 1280)
cam.set(4, 720)
color_white = (255, 255, 255)
line_width = 3
# 初始化跟踪器
tracker = None
tracking_pts = []
while True:
ret_val, img = cam.read()
rgb_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dets = detector(rgb_image)
if len(dets) > 0:
# 检测到人脸,获取特征点并初始化跟踪器
det = dets[0]
shape = predictor(rgb_image, det)
tracking_pts = [(p.x, p.y) for p in shape.parts()]
tracker = dlib.correlation_tracker()
rect = dlib.rectangle(det.left(), det.top(), det.right(), det.bottom())
tracker.start_track(rgb_image, rect)
elif tracker is not None:
# 没有检测到人脸,继续跟踪特征点
tracker.update(rgb_image)
pos = tracker.get_position()
rect = dlib.rectangle(int(pos.left()), int(pos.top()), int(pos.right()), int(pos.bottom()))
shape = predictor(rgb_image, rect)
tracking_pts = [(p.x, p.y) for p in shape.parts()]
for pt in tracking_pts:
cv2.circle(img, pt, 2, (0, 255, 0), -1)
cv2.imshow('my webcam', img)
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用dlib.correlation_tracker()函数对人脸特征点进行跟踪,如果没有检测到人脸,则继续跟踪前一帧中检测到的特征点。
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