отслеживание объектов в режиме реального времени через opencv и python

Question

Я ищу хороший алгоритм для отслеживания объектов в реальном времени. Лучшим из тех, что я нашел до сих пор, был camshift, но проблема в том, что мне нужно, чтобы обнаружение объекта происходило из внешнего изображения. (Я даю алгоритму изображение, и он находит его в видео ...) для выбора точек ROI с помощью мыши. Я попытался изменить его, но это не удалось. Я открыт для изучения нового алгоритма или для переключения кулачка.

Спасибо.

Answer 1

Я не знаю, что переключатель cambrift очень хорошо, но я предполагаю, что вы используете opencv. Код ниже отрывок из примера OpenCV:

 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) 
     dst = cv2.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1) 

     # apply meanshift to get the new location 
     ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit) 

Для первого изображения, выбирая dst как большой, как размер кадра должен решить вашу проблему. В противном случае вы можете использовать скользящий оконный подход для определения цели в первом кадре.

С другой стороны, термин реальное время действительно зависит от ваших потребностей и развертывания среды в таких аспектах: скорость

• кадра входного видео
• разрешение рама
• цветовой гамме рама (RGB, YUV, серый, ВПГ, ...)
• максимальное/минимальное размер мишени
• максимальная скорость цели (пикселей/кадр)
• Должен ли он быть устойчивым к окклюзии?
• Каковы наиболее специфические свойства ваших целей: автомобили, люди/животные, твердые объекты, изменение формы, поворот, ...
• Вы используете процессор, DSP или GPU?
• ...

Поскольку все вышеперечисленные соображения были бы действительно эффективными на ваш выбор, я не могу рекомендовать вам конкретный один. This one может быть полезным, например.

Я бы копал в IEEE explore и сделал поиск, такой как real time object tracking. Я сделал один для вас :) Here - ваша лучшая стартовая точка, я думаю.

Надеюсь, это поможет. Gokhan.