``` tracker = cv2.TrackerMIL_create() ```
时间: 2024-06-21 21:01:12 浏览: 7
好的,我很乐意为您解释这段代码含义。在这段代码中,使用的是OpenCV(Computer Vision Library)库中的功能。`cv2`是OpenCV在Python接口中的别名。`cv2.TrackerMIL_create()` 是一个函数调用,用于创建一个对象,该对象是一个追踪器,具体来说,它使用的是Multiple Instance Learning (MIL) 算法进行目标跟踪。
`cv2.TrackerMIL_create()` 是OpenCV 3.x版本及以上提供的一个追踪器类,MIL是一种监督学习方法,特别适合于视频中目标物体的检测。这种算法假设每个帧中的目标区域是由多个相似的小实例组成的,通过学习这些实例来预测和跟踪目标。使用这个追踪器时,需要先对目标进行初始化(如使用`cv2.setTrackingRect()` 函数),然后在后续的帧中利用该追踪器来持续跟踪目标的位置。
总之,这行代码的作用是创建一个基于MIL的目标追踪器对象`tracker`,后续可以通过调用其方法来进行目标跟踪。
相关问题
opencv4.7.0 TrackerMIL 类的相关实现案例
以下是一个简单的跟踪实现案例,使用了OpenCV 4.7.0中的TrackerMIL类:
```python
import cv2
# 创建TrackerMIL对象
tracker = cv2.TrackerMIL_create()
# 读取视频文件
video = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 选择跟踪目标
ok, frame = video.read()
bbox = cv2.selectROI(frame, False)
tracker.init(frame, bbox)
while True:
# 读取视频帧
ok, frame = video.read()
if not ok:
break
# 跟踪目标
ok, bbox = tracker.update(frame)
if ok:
# 目标被成功跟踪
x, y, w, h = [int(i) for i in bbox]
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2, 1)
else:
# 目标跟踪失败
cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)
# 显示视频帧
cv2.imshow("Tracking", frame)
# 按下ESC键退出
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放资源
video.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个实现案例中,我们首先创建了一个TrackerMIL对象,并从视频文件中读取了一帧作为初始帧。然后,我们使用cv2.selectROI函数选择跟踪目标,并使用tracker.init方法初始化跟踪器。在主循环中,我们读取视频帧并使用tracker.update方法跟踪目标。如果跟踪成功,我们使用cv2.rectangle函数绘制目标的边界框;否则,我们使用cv2.putText函数在视频帧上显示“Tracking failure detected”信息。最后,我们使用cv2.imshow函数显示视频帧,并按下ESC键退出循环。
opencv python 如何实现对一个视频中的物体进行跟踪
您可以使用OpenCV中的cv2.Tracker()函数来实现对视频中物体的跟踪。以下是一个示例代码:
```
import cv2
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
# 选择跟踪器类型
tracker_type = "CSRT"
tracker = None
if tracker_type == "BOOSTING":
tracker = cv2.TrackerBoosting_create()
elif tracker_type == "MIL":
tracker = cv2.TrackerMIL_create()
elif tracker_type == "KCF":
tracker = cv2.TrackerKCF_create()
elif tracker_type == "TLD":
tracker = cv2.TrackerTLD_create()
elif tracker_type == "MEDIANFLOW":
tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create()
elif tracker_type == "GOTURN":
tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()
elif tracker_type == "MOSSE":
tracker = cv2.TrackerMOSSE_create()
elif tracker_type == "CSRT":
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()
# 读取第一帧并获取初始位置
success, frame = cap.read()
bbox = cv2.selectROI("Tracking", frame, False)
tracker.init(frame, bbox)
# 实时跟踪
while True:
# 读取当前帧
success, frame = cap.read()
if not success:
break
# 更新跟踪器并获取新位置
success, bbox = tracker.update(frame)
# 绘制跟踪结果
if success:
x, y, w, h = [int(i) for i in bbox]
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2, 1)
else:
cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)
# 显示跟踪结果
cv2.imshow("Tracking", frame)
# 按q键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码中,通过选择不同的跟踪器类型来初始化跟踪器,并用cv2.selectROI()函数获取初始位置,之后不断调用tracker.update()函数更新跟踪器并绘制跟踪结果。
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