opencv c++ meanshift 跟踪算法的实现
时间: 2023-09-24 15:09:53 浏览: 118
1. 背景
Meanshift算法是一种基于概率密度函数的图像跟踪算法,它可以用于物体跟踪、目标跟踪等领域。本文将介绍Meanshift算法的原理和实现方式。
2. 原理
Meanshift算法是基于概率密度函数的图像跟踪算法,其基本原理是根据当前帧中目标的位置和大小,计算出目标模型的概率密度函数,然后将该函数与下一帧中的图像进行卷积,得到目标在下一帧中的位置和大小。
具体实现步骤如下:
1)选择一个初始窗口,在该窗口内计算出目标的概率密度函数。
2)在下一帧中,将原始图像和目标模型的概率密度函数进行卷积,得到新的目标位置和大小。
3)重复上述过程,直到目标跟踪结束。
3. 实现
下面是一个简单的Meanshift跟踪算法的实现代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 读入视频
VideoCapture cap("test.mp4");
if (!cap.isOpened())
{
cout << "视频读入失败" << endl;
return -1;
}
// 初始化目标窗口
Rect trackWindow(0, 0, 0, 0);
Mat frame, hsv, mask, hist, backproj;
// 设置迭代终止条件
TermCriteria termCrit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1);
// 开始循环跟踪
while (true)
{
// 读入当前帧
cap >> frame;
if (frame.empty())
break;
// 将当前帧转换为HSV颜色空间
cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV);
// 计算目标模型的直方图
if (trackWindow.area() <= 0)
{
int x = frame.cols / 2;
int y = frame.rows / 2;
int w = 100;
int h = 100;
trackWindow = Rect(x - w / 2, y - h / 2, w, h);
// 提取ROI
Mat roi(hsv, trackWindow);
Mat maskroi;
inRange(roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), maskroi);
Mat hsv_roi(hsv, trackWindow);
calcHist(&hsv_roi, 1, 0, maskroi, hist, 2, &histSize, &histRange, uniform, accumulate);
normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX);
}
// 计算反向投影
calcBackProject(&hsv, 1, 0, hist, backproj, &histRange);
backproj &= mask;
// 调用meanshift算法
meanShift(backproj, trackWindow, termCrit);
// 在图像中绘制跟踪结果
rectangle(frame, trackWindow, Scalar(0, 0, 255), 2);
// 显示图像
imshow("跟踪结果", frame);
// 按下ESC键退出
if (waitKey(1) == 27)
break;
}
return 0;
}
```
在上述代码中,首先读入视频,并初始化跟踪目标的窗口。然后在循环中,对于每一帧图像,将其转换为HSV颜色空间,并计算目标模型的直方图。接着计算反向投影,并调用meanshift算法进行跟踪。最后在图像中绘制跟踪结果,并进行显示。当按下ESC键时退出程序。
4. 总结
本文介绍了Meanshift跟踪算法的原理和实现方式,以及一个简单的OpenCV C++实现代码。该算法可以用于物体跟踪、目标跟踪等领域,并且具有较高的运行效率。