deepsort怎么用
时间: 2023-09-04 22:15:55 浏览: 38
DeepSORT是一种多目标跟踪算法,它可以在视频中的多个目标之间进行跟踪和标识。下面是使用DeepSORT进行目标跟踪的一般步骤:
1. 安装deepsort库和相关依赖项,如tensorflow,numpy和opencv等。
2. 准备视频文件或实时视频流。
3. 使用检测算法(如YOLO、SSD等)对视频帧进行目标检测,并提取每个检测框的特征向量。
4. 将特征向量输入DeepSORT模型进行跟踪。
5. 根据跟踪结果,可以根据需要进行目标标识和计数等操作。
以下是一个使用DeepSORT进行目标跟踪的Python代码示例:
```python
# 导入deepsort库和相关依赖项
from deep_sort import DeepSort
from detection import Detection
import cv2
import numpy as np
# 初始化DeepSORT模型
model_filename = 'model_data/mars-small128.pb'
encoder = DeepSort(model_filename, max_dist=0.3, min_confidence=0.3, nms_max_overlap=1.0)
# 准备视频文件或实时视频流
video_path = 'test.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# 使用检测算法进行目标检测,并提取每个检测框的特征向量
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret:
# 进行目标检测,并提取每个检测框的特征向量
detections = []
for bbox in bboxes:
detection = Detection(bbox, 1.0)
detections.append(detection)
features = encoder.extract_features(frame, detections)
# 将特征向量输入DeepSORT模型进行跟踪
outputs = encoder.predict(features, frame.shape)
# 根据跟踪结果,可以根据需要进行目标标识和计数等操作
for output in outputs:
bbox = output[0:4].astype(np.int32)
cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, str(output[4]), (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,此示例代码仅为演示目的。在实际应用中,您需要根据自己的需求进行修改和优化。