opencv实现camshift
时间: 2024-05-20 21:10:14 浏览: 12
CamShift是一种基于概率的目标跟踪算法,它是基于颜色直方图的变换进行的,因此首先需要用OpenCV提供的函数计算出目标物体(如人脸、车辆等)的颜色直方图。然后每一帧图像都计算出该帧图像的颜色直方图,通过计算两幅图像间的直方图相似度来进行目标跟踪。在实现过程中可以通过调整CamShift算法的参数对其进行优化。在OpenCV中,可以使用cv::CamShift()函数来实现CamShift算法。
相关问题
opencv基于camshift的人脸跟踪
基于 CamShift 算法的人脸跟踪是一种常见的计算机视觉应用,可以利用 OpenCV 库轻松实现。下面是一个简单的基于 CamShift 算法的人脸跟踪代码示例:
```python
import cv2
# 加载人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 获取第一帧,并找到其中的人脸
ret, frame = cap.read()
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 选取第一个人脸作为跟踪目标
if len(faces) > 0:
(x, y, w, h) = faces[0]
track_window = (x, y, w, h)
roi = gray[y:y+h, x:x+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(cv2.merge([roi, roi, roi]), cv2.COLOR_BGR2HSV)
hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], None, [180], [0, 180])
cv2.normalize(hist, hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
# 将当前帧转换为 HSV 颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 计算反向投影
dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], hist, [0, 180], 1)
# 应用 CamShift 算法进行跟踪
ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)
# 画出跟踪框
pts = cv2.boxPoints(ret)
pts = np.int0(pts)
img = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2)
# 显示结果
cv2.imshow('img', img)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,首先加载了人脸分类器,然后打开了摄像头获取第一帧图像。接着使用人脸分类器检测第一帧图像中的人脸,并选取第一个人脸作为跟踪目标。计算目标的颜色直方图,并设置 CamShift 算法的终止准则。随后进入循环,读取每一帧图像,并将其转换为 HSV 颜色空间。计算当前帧图像的反向投影,并使用 CamShift 算法进行跟踪。最后将跟踪结果画出,并显示在窗口中。
python opencv camshift算法
CamShift(Continuously Adaptive Meanshift)算法是基于Meanshift算法的一种算法,常用于目标跟踪。在OpenCV中,可以使用CamShift函数来实现该算法。
以下是实现CamShift算法的基本步骤:
1. 读取视频或打开摄像头,并读取第一帧图像。
2. 在第一帧图像中选择一个感兴趣区域(ROI)作为跟踪目标。
3. 将ROI的直方图计算出来,并使用Meanshift算法来跟踪该区域。
4. 在后续每一帧图像中,使用CamShift算法来跟踪该区域。
5. 如果目标区域发生变化,重新计算直方图。
以下是一个简单的Python代码示例,用于使用CamShift算法跟踪视频中的目标:
```python
import cv2
# 读取视频并获取第一帧图像
cap = cv2.VideoCapture('test.avi')
ret, frame = cap.read()
# 选择ROI,并计算直方图
r, h, c, w = 250, 90, 400, 125
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, np.array((0., 60., 32.)), np.array((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)
# 设置迭代停止条件
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret == True:
# 将当前帧图像转换为HSV空间
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 计算反向投影图像
dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
# 使用CamShift算法跟踪目标
ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)
# 绘制跟踪结果
pts = cv2.boxPoints(ret)
pts = np.int0(pts)
img = cv2.polylines(frame, [pts], True, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('img', img)
# 按下ESC键退出
k = cv2.waitKey(60) & 0xff
if k == 27:
break
else:
break
# 释放所有资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先选择了一个ROI,并计算了其直方图。然后,在后续每一帧图像中,使用CamShift算法来跟踪该区域,并在图像上绘制出跟踪结果。最后,按下ESC键退出程序。
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