camshift算法Python

CamShift 算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法，在计算机视觉中有广泛应用。下面是使用 OpenCV 库实现 CamShift 算法的 Python 代码示例：

import cv2

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 获取第一帧图像
ret, frame = cap.read()

# 选择跟踪目标，画出 ROI 区域
r, h, c, w = 250, 90, 400, 125  # 跟踪目标的初始位置
track_window = (c, r, w, h)
roi = frame[r:r+h, c:c+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, (0, 60, 32), (180, 255, 255))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 设置终止条件，可以是最大迭代次数或者精度达到阈值
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True:
        # 将当前帧转换到 HSV 空间
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

        # 计算反向投影
        dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)

        # 应用 CamShift 算法获取新的目标位置
        ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)

        # 画出新的目标位置
        pts = cv2.boxPoints(ret)
        pts = pts.astype(int)
        img2 = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2)

        cv2.imshow('img2', img2)
        k = cv2.waitKey(60) & 0xff
        if k == 27:
            break
    else:
        break

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

该代码实现了从视频文件中读取图像，选择跟踪目标并画出 ROI 区域，计算反向投影，应用 CamShift 算法获取新的目标位置，并画出新的目标位置。在运行代码前需要先安装 OpenCV 库。