基于CNN-Transformer的跟踪器代码实现
时间: 2023-11-14 13:00:07 浏览: 174
跟踪器(tracker)是计算机视觉中的一个重要工具,用于跟踪视频中的目标。基于 CNN-Transformer 的跟踪器是近年来比较流行的一种跟踪器,下面我们来介绍其代码实现。
首先,我们需要导入必要的库,包括 PyTorch、NumPy、argparse 和 cv2。
```python
import torch
import numpy as np
import argparse
import cv2
```
接着,我们需要定义一些超参数,包括输入图像的大小、batch size、模型的路径等。
```python
# 超参数
input_size = 224
batch_size = 10
model_path = 'model.pth'
```
然后,我们需要定义一个函数 `get_model`,用于加载模型。
```python
def get_model(model_path):
model = torch.load(model_path)
model.eval()
return model
```
接着,我们需要定义一个函数 `preprocess`,用于对输入图像进行预处理。具体来说,我们需要对图像进行缩放、裁剪、标准化等操作。
```python
def preprocess(img):
img = cv2.resize(img, (input_size, input_size))
img = img.astype(np.float32) / 255.
img = (img - 0.5) / 0.5
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = np.repeat(img, batch_size, axis=0)
return img
```
接着,我们需要定义一个函数 `track`,用于跟踪视频中的目标。具体来说,我们需要读取视频、初始化跟踪器、读取每一帧图像、对图像进行预处理、输入到模型中进行预测、更新跟踪器的状态等操作。
```python
def track(video_path, model_path):
# 加载模型
model = get_model(model_path)
# 初始化跟踪器
tracker = cv2.TrackerKCF_create()
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
if not cap.isOpened():
print('Failed to open video file:', video_path)
return
# 读取第一帧图像
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print('Failed to read first frame of video file:', video_path)
return
# 选择 ROI
bbox = cv2.selectROI(frame, False)
ok = tracker.init(frame, bbox)
# 处理每一帧图像
while True:
# 读取图像
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 对图像进行预处理
img = preprocess(frame)
# 输入到模型中进行预测
with torch.no_grad():
output = model(torch.Tensor(img))
# 更新跟踪器的状态
bbox = tracker.update(frame)
if ok:
p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1]))
p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3]))
cv2.rectangle(frame, p1, p2, (0, 255, 0), 2, 1)
# 显示图像
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
最后,我们使用 argparse 模块来解析命令行参数,从而方便地调用 `track` 函数。
```python
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser(description='Track object in a video using CNN-Transformer')
parser.add_argument('video_path', type=str, help='path to the input video')
parser.add_argument('model_path', type=str, help='path to the pre-trained model')
args = parser.parse_args()
track(args.video_path, args.model_path)
```
这样,我们就完成了基于 CNN-Transformer 的跟踪器代码实现。
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