dlib 目标跟踪

本文使用Python API中的dlib.correlation_tracker类。

官方文档入口：http://dlib.net/python/index.html#dlib.correlation_tracker

使用dlib.correlation_tracker实现目标跟踪基本分以下四步：

dlib.correlation_tracker()创建一个跟踪类；

start_track()中设置图片中的要跟踪物体的框；

update()实时跟踪下一帧；

get_position()得到跟踪到的目标的位置。

代码实现：

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import dlib

tracker = dlib.correlation_tracker()   # 导入correlation_tracker()类
cap = cv2.VideoCapture(0)    #opencv打开摄像头，参数为设备索引号，笔记本电脑，0表示使用其内置摄像头

selection = None   # 实时跟踪鼠标的跟踪区域
track_window = None   # 要检测的物体所在区域
drag_start = None   # 标记，是否开始拖动鼠标

#鼠标点击事件回调函数
def onmouse(event, x, y, flags, param):   
    global selection, track_window, drag_start      #定义全局变量
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:       #鼠标左键按下
        drag_start = (x, y)       #鼠标起始位置
        track_window = None
    if drag_start:       #是否开始拖动鼠标，记录鼠标位置
        xmin = min(x, drag_start[0])
        ymin = min(y, drag_start[1])
        xmax = max(x, drag_start[0])
        ymax = max(y, drag_start[1])
        selection = (xmin, ymin, xmax, ymax)
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:        #鼠标左键松开
        drag_start = None
        track_window = selection
        selection = None

def main():
    #创建图像与窗口，并将窗口与回调函数绑定
    cv2.namedWindow('image',1)
    cv2.setMouseCallback('image',onmouse)
    
    k=0
    while(1):
        ret, frame = cap.read()     #从摄像头读入1帧，ret表明成功与否
        if not ret:
            print("Game over!")
            break
        print("Processing Frame {}".format(k))
        img_raw = frame      #初始帧
        image = img_raw.copy()      #不改变初始帧，拷贝新的帧   

        # 初始化第一帧
        if k == 0:
            # 用鼠标拖拽一个框来指定区域  
            while True:
                img_first = image.copy()     #不改变原来的帧，拷贝一个新的
                if track_window:      #跟踪目标的窗口画出后，实时标出跟踪目标
                    cv2.rectangle(img_first,(track_window[0],track_window[1]),(track_window[2],track_window[3]),(0,0,255),1)
                elif selection:      #跟踪目标的窗口随鼠标拖动实时显示
                    cv2.rectangle(img_first,(selection[0],selection[1]),(selection[2],selection[3]),(0,0,255),1)
                cv2.imshow('image',img_first)
                if cv2.waitKey(5) == 27:    # 等待时间为5ms,用户按下按下ESC(ASCII码为27)，退出循环
                    break
            tracker.start_track(image, dlib.rectangle(track_window[0], track_window[1], track_window[2], track_window[3]))
        else:
            # 不是第一帧了
            tracker.update(image)     #更新，实时跟踪
            # time.sleep(3)

        box_predict = tracker.get_position()      #得到目标的位置
        cv2.rectangle(image,(int(box_predict.left()),int(box_predict.top())),(int(box_predict.right()),int(box_predict.bottom())),(0,255,255),1)
        cv2.imshow('image',image)
        
        c = cv2.waitKey(5) 
        if c == 27: break      # 如果按下ESC，则退出
        k+=1
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果：

初始时，窗口中只会显示第一帧图像；

使用鼠标拖拽一个框，红框选中目标；

按ESC键，设置框内为识别目标；

实时识别跟踪目标，橙框标出；

按ESC键退出。

动图上传不上去，就不上传啦啦~~