Opencv基于CamShift算法实现目标跟踪_opencv视频跟踪技术的人数统计 - CSDN文库

100 浏览量更新于2023-03-16 评论 1 收藏 391KB PDF 举报

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Opencv基于基于CamShift算法实现目标跟踪算法实现目标跟踪

主要为大家详细介绍了Opencv基于CamShift算法实现目标跟踪，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以

参考一下

CamShift算法全称是“Continuously Adaptive Mean-Shift”（连续的自适应MeanShift算法），是对MeanShift算法的改进算法，

可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小，对于视频序列中的每一帧还是采用MeanShift来寻找最优迭

代结果，至于如何实现自动调整窗口大小的，可以查到的论述较少，我的理解是通过对MeanShift算法中零阶矩的判断实现

的。

在MeanShift算法中寻找搜索窗口的质心用到窗口的零阶矩M00和一阶矩M10，M01：

零阶矩是搜索窗口内所有像素的积分，即所有像素值之和，物理上的意义是计算搜索窗口的尺寸。经过目标的H分量直方图反

向投影后，目标区域的搜索窗口大部分像素值归一化后应该是最大值255，如果计算出来零阶矩大于某一阈值，可以认为此时

目标铺满了整个搜索窗口，有理由认为在搜索窗口之外的区域还存在目标区域，需要增大搜索窗口的尺寸；相应的，如果零阶

矩小于某一阈值，则需要缩小搜索窗口的尺寸，如此一来，当目标的大小发生变化的时候，CamShift算法就可以自适应的调

整目标区域进行跟踪。

以上过程中涉及到一个关键的概念——反向投影，CamShift和MeanShift的运算都是在反向投影图像上进行的，反向投影的实

现过程如下：计算并生成目标区域的H分量的直方图，反向投影其实就是把目标图像上每一个像素点的像素值替换为当前像素

值所在bin对应的直方图bin的数值。

Opencv中CamShfit在使用上跟MeanShift一致：

CamShift( InputArray probImage, CV_OUT CV_IN_OUT Rect& window,

TermCriteria criteria );

第一个参数probImage是反向投影图像

第二个参数window是输入和输出的搜索窗口/目标窗口，window的尺寸会自动调整

第三个参数criteria是迭代收敛终止条件

#include "core/core.hpp"

#include "highgui/highgui.hpp"

#include "imgproc/imgproc.hpp"

#include "video/tracking.hpp"

#include<iostream>

using namespace cv;

using namespace std;

Mat image;

Mat rectImage;

Mat imageCopy; //绘制矩形框时用来拷贝原图的图像

bool leftButtonDownFlag=false; //左键单击后视频暂停播放的标志位

Point originalPoint; //矩形框起点

Point processPoint; //矩形框终点

Mat targetImageHSV;

int histSize=200;

float histR[]={0,255};

const float *histRange=histR;

int channels[]={0,1};

Mat dstHist;

Rect rect;

vector<Point> pt; //保存目标轨迹

void onMouse(int event,int x,int y,int flags ,void* ustc); //鼠标回调函数

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