目标跟踪python
时间: 2023-08-22 18:10:58 浏览: 48
目标跟踪是指通过计算机视觉技术,识别并跟踪视频中的特定目标。在Python中,可以使用OpenCV库来实现目标跟踪。首先,需要读取视频或打开摄像头进行实时录像。可以使用`cv2.VideoCapture()`函数来读取视频流,并使用`cv2.legacy.TrackerCSRT_create()`函数创建CSRT算法的跟踪器。然后,通过调用跟踪器的`init()`方法初始化跟踪器,并传入第一帧的图像和目标框。接下来,可以通过循环读取每一帧的图像,并调用跟踪器的`update()`方法来更新跟踪器的位置。如果跟踪成功,可以在图像上绘制目标框来显示跟踪结果。最后,记得释放视频流和关闭窗口。下面是一个实现目标跟踪的Python代码示例:
```python
import cv2
tracker = cv2.legacy.TrackerCSRT_create() # 创建CSRT算法的跟踪器
cap = cv2.VideoCapture('11.mp4') # 读取视频流
ret, frame = cap.read() # 读取第一帧
bbox = cv2.selectROI('A', frame, fromCenter=False, showCrosshair=True) # 选择目标框
tracker.init(frame, bbox) # 初始化跟踪器
while True:
ret, frame = cap.read() # 读取每一帧
ok, box = tracker.update(frame) # 更新跟踪器
if ok:
(x, y, w, h) = [int(v) for v in box]
cv2.rectangle(frame, pt1=(int(x), int(y)), pt2=(int(x) + int(w), int(y) + int(h)), color=(0, 255, 0),
thickness=2) # 绘制目标框
cv2.imshow('A', frame) # 显示视频流
if cv2.waitKey(50) == ord(' '): # 等待50毫秒或按下空格键退出
break
# 释放视频流和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用CSRT算法对目标进行跟踪,通过选择目标框来初始化跟踪器,并在每一帧中更新跟踪器的位置。如果跟踪成功,会在图像上绘制目标框以展示跟踪结果。你可以根据自己的需求选择不同的跟踪算法和调整参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [目标跟踪实验(计算机视觉)通过python 语言编程设计跟踪算法,实现目标行人的选择,跟踪。促进学生理解并...](https://blog.csdn.net/qq_48527460/article/details/124131114)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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