python和opencv实现行人轨迹跟踪,并使用qt制作交互界面
时间: 2023-05-27 09:07:15 浏览: 216
对于这个问题,我们可以分为两个部分来讲解:行人轨迹跟踪和交互界面制作。
一、行人轨迹跟踪
实现行人轨迹跟踪的主要步骤如下:
1. 使用 OpenCV 中的人体检测算法来提取出行人的位置信息。
2. 对于每个检测出来的行人,使用 OpenCV 中的光流算法来计算其在下一帧中的位置。
3. 根据光流算法得到的位置信息来更新行人的轨迹。
4. 在每一帧中可视化出行人的轨迹。
具体的实现代码可以参考以下示例:
```
import cv2
import numpy as np
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 创建光流跟踪器
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 创建随机颜色
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))
# 创建跟踪点
prev_points = None
track_points = []
while True:
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 如果没有跟踪点,则使用人体检测算法来提取出行人的位置信息
if prev_points is None:
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
rects, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)
prev_points = np.array([[x + w // 2, y + h // 2] for x, y, w, h in rects], dtype=np.float32)
# 使用光流算法来计算跟踪点的位置
next_points, status, _ = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray, frame, prev_points, None, **lk_params)
# 选取跟踪点并更新轨迹
track_points = [(p1, p2) for p1, p2, s in zip(prev_points, next_points, status) if s == 1]
prev_points = next_points.reshape(-1, 1, 2)
# 可视化轨迹
for i, (p1, p2) in enumerate(track_points):
cv2.line(frame, tuple(p1), tuple(p2), color[i % 100].tolist(), 2)
# 显示视频
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
二、使用 Qt 制作交互界面
使用 Qt 制作交互界面的主要步骤如下:
1. 使用 Qt Designer 设计界面。
2. 在代码中加载界面并进行界面与功能的绑定。
3. 运行程序并测试。
具体的实现代码可以参考以下示例:
```
from PyQt5 import QtWidgets, uic
import cv2
import numpy as np
class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
def __init__(self):
super(MainWindow, self).__init__()
# 加载界面
uic.loadUi('mainwindow.ui', self)
# 创建光流跟踪器
self.lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 创建随机颜色
self.color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))
# 创建跟踪点
self.prev_points = None
self.track_points = []
# 绑定按钮点击事件
self.pushButton.clicked.connect(self.start_tracking)
def start_tracking(self):
# 打开视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
while True:
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 将帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 如果没有跟踪点,则使用人体检测算法来提取出行人的位置信息
if self.prev_points is None:
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
rects, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)
self.prev_points = np.array([[x + w // 2, y + h // 2] for x, y, w, h in rects], dtype=np.float32)
# 使用光流算法来计算跟踪点的位置
next_points, status, _ = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray, frame, self.prev_points, None, **self.lk_params)
# 选取跟踪点并更新轨迹
self.track_points = [(p1, p2) for p1, p2, s in zip(self.prev_points, next_points, status) if s == 1]
self.prev_points = next_points.reshape(-1, 1, 2)
# 可视化轨迹
for i, (p1, p2) in enumerate(self.track_points):
cv2.line(frame, tuple(p1), tuple(p2), self.color[i % 100].tolist(), 2)
# 在界面上显示视频
img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
h, w, c = img.shape
qimg = QtGui.QImage(img.data, w, h, w * c, QtGui.QImage.Format_RGB888)
pixmap = QtGui.QPixmap.fromImage(qimg)
self.label.setPixmap(pixmap)
QtWidgets.QApplication.processEvents()
# 释放资源
cap.release()
if __name__ == '__main__':
app = QtWidgets.QApplication([])
window = MainWindow()
window.show()
app.exec_()
```
以上就是如何使用 Python 和 OpenCV 实现行人轨迹跟踪,并使用 Qt 制作交互界面的方法。