实现质心跟踪+卡尔曼滤波算法跟踪车辆代码
时间: 2023-07-01 10:09:46 浏览: 160
以下是一个简单的质心跟踪+卡尔曼滤波算法跟踪车辆的示例代码,使用Python编写:
```python
import cv2
import numpy as np
# 帧大小
FRAME_WIDTH = 640
FRAME_HEIGHT = 480
# ROI(感兴趣区域)坐标和大小
ROI_X = 100
ROI_Y = 100
ROI_WIDTH = 400
ROI_HEIGHT = 300
# 车辆颜色阈值
CAR_COLOR_MIN = np.array([0, 0, 0], np.uint8)
CAR_COLOR_MAX = np.array([255, 255, 150], np.uint8)
# 卡尔曼滤波参数
KF_STATE_DIM = 4 # 状态量维度(位置x, 位置y, 速度x, 速度y)
KF_MEASUREMENT_DIM = 2 # 测量量维度(位置x, 位置y)
KF_PROCESS_NOISE_COV = np.eye(KF_STATE_DIM, dtype=np.float32) * 0.1 # 过程噪声协方差
KF_MEASUREMENT_NOISE_COV = np.eye(KF_MEASUREMENT_DIM, dtype=np.float32) * 0.01 # 测量噪声协方差
KF_ERROR_COV_POST = np.eye(KF_STATE_DIM, dtype=np.float32) # 后验误差协方差
KF_STATE_POST = np.zeros((KF_STATE_DIM, 1), dtype=np.float32) # 后验状态
# 创建卡尔曼滤波器对象
kf = cv2.KalmanFilter(KF_STATE_DIM, KF_MEASUREMENT_DIM)
kf.processNoiseCov = KF_PROCESS_NOISE_COV
kf.measurementNoiseCov = KF_MEASUREMENT_NOISE_COV
kf.errorCovPost = KF_ERROR_COV_POST
kf.statePost = KF_STATE_POST
# 摄像头对象
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, FRAME_WIDTH)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, FRAME_HEIGHT)
while True:
# 读取帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 截取感兴趣区域
roi = frame[ROI_Y:ROI_Y+ROI_HEIGHT, ROI_X:ROI_X+ROI_WIDTH]
# 车辆识别
hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
car_mask = cv2.inRange(hsv, CAR_COLOR_MIN, CAR_COLOR_MAX)
car_contours, _ = cv2.findContours(car_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 仅考虑最大的车辆轮廓
if len(car_contours) > 0:
car_contour = max(car_contours, key=cv2.contourArea)
# 计算质心
car_moments = cv2.moments(car_contour)
car_center = (int(car_moments["m10"] / car_moments["m00"]), int(car_moments["m01"] / car_moments["m00"]))
# 卡尔曼滤波
kf.correct(np.array(car_center, dtype=np.float32).reshape((2, 1)))
predicted_center = np.int32(kf.predict())
# 绘制质心和预测中心
cv2.circle(roi, tuple(car_center), 5, (0, 0, 255), -1)
cv2.circle(roi, tuple(predicted_center), 5, (0, 255, 0), -1)
# 显示帧
cv2.imshow("Frame", frame)
# 按下q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
该代码使用OpenCV库中的一些函数进行车辆识别、质心跟踪和卡尔曼滤波。在每一帧中,它首先截取感兴趣区域,然后根据车辆颜色阈值找到车辆二值图像,并使用最大的车辆轮廓计算质心。然后,它使用卡尔曼滤波器对质心进行滤波,并绘制质心和预测中心。最后,它显示帧并等待按下q键退出。