python opencv视频目标跟踪

视频目标跟踪是计算机视觉中的一个重要应用，OpenCV 提供了多种实现视频目标跟踪的算法，其中比较常用的是基于颜色直方图的 CAMShift（Continuously Adaptive Mean Shift）算法和基于自适应边缘探测的 Meanshift 算法。下面简单介绍一下实现基于颜色直方图的 CAMShift 算法的步骤：

1. 读取视频帧并提取感兴趣区域（ROI）

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
ret, frame = cap.read()

# 提取 ROI
r, h, c, w = 250, 90, 400, 125  # ROI 的位置和大小
track_window = (c, r, w, h)
roi = frame[r:r+h, c:c+w]

2. 将 ROI 转换为 HSV 颜色空间，并计算颜色直方图

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)

3. 使用 CAMShift 算法进行目标跟踪

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)

        # 使用 CAMShift 算法进行目标跟踪
        ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, criteria)

        # 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)
        
        if cv2.waitKey(60) == 27:
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码实现了基于颜色直方图的 CAMShift 算法进行视频目标跟踪的过程，其中需要注意的是，算法的参数需要根据具体的场景进行调整，以达到更好的跟踪效果。