python使用cv2库 获取运动轨迹

在Python中，使用OpenCV (cv2) 库获取运动轨迹通常涉及到视频分析和目标检测技术。当你想要跟踪某个物体在视频序列中的移动路径时，可以采用以下步骤：

1. **导入必要的库**：

   import cv2
   import numpy as np

2. **读取视频**：

   cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

3. **初始化运动检测器**：
- 使用`cv2.Tracker_create()`函数创建追踪器，如KCF、CSRT等。这里以KCF为例：

   tracker = cv2.TrackerKCF_create()

4. **选择初始帧并确定目标区域**：

   ret, frame = cap.read()
   bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 用户手动选取要追踪的目标
   tracker.init(frame, bbox)

5. **循环遍历视频帧并更新追踪结果**：

   while True:
       ret, frame = cap.read()
       if not ret:
           break

       # 更新追踪器位置
       success, box = tracker.update(frame)

       if success:
           p1 = (int(box[0]), int(box[1]))
           p2 = (int(box[0] + box[2]), int(box[1] + box[3]))

           # 绘制追踪框和轨迹线
           cv2.rectangle(frame, p1, p2, (0, 255, 0), 2)
           cv2.polylines(frame, [np.int32([p1, p2])], True, (0, 255, 0), 2)

       else:
           print("Tracking failure")

       cv2.imshow('Tracking', frame)
       key = cv2.waitKey(1)
       if key == ord('q'):
           break

6. **关闭资源**：

   cap.release()
   cv2.destroyAllWindows()

在这个过程中，运动轨迹会在每一帧中以连续的点连接起来，显示了目标物体从一帧到另一帧的移动路径。