opencv实现单目标跟踪

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opencv中实现了八种跟踪方法。

单目标跟踪过程：

opencv实现单目标跟踪代码

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opencv中实现了八种跟踪方法。

1. BOOSTING Tracker：和Haar cascades（AdaBoost）背后所用的机器学习算法相同，但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好，但是作为元老还是有必要提及的。（最低支持OpenCV 3.0.0）

2. MIL Tracker：比上一个追踪器更精确，但是失败率比较高。（最低支持OpenCV 3.0.0）

3. KCF Tracker：比BOOSTING和MIL都快，但是在有遮挡的情况下表现不佳。（最低支持OpenCV 3.1.0）

4. CSRT Tracker：比KCF稍精确，但速度不如后者。（最低支持OpenCV 3.4.2）

5. MedianFlow Tracker：在报错方面表现得很好，但是对于快速跳动或快速移动的物体，模型会失效。（最低支持OpenCV 3.0.0）

6. TLD Tracker：我不确定是不是OpenCV和TLD有什么不兼容的问题，但是TLD的误报非常多，所以不推荐。（最低支持OpenCV 3.0.0）

7. MOSSE Tracker：速度真心快，但是不如CSRT和KCF的准确率那么高，如果追求速度选它准没错。（最低支持OpenCV 3.4.1）

8. GOTURN Tracker：这是OpenCV中唯一一深度学习为基础的目标检测器。它需要额外的模型才能运行，本文不详细讲解。（最低支持OpenCV 3.2.0）目标跟踪（2）GOTURN:基于深度学习的目标跟踪_求则得之，舍则失之的博客-CSDN博客_goturn跟踪

名称	性能
KCF（kernelized correlation filters）	速度快180FPS、跟踪效果不好、由远及近框不变
Boosting	速度中25FPS、跟踪效果可以但跟踪到其他人、由远及近框不变
MIL（多实例学习）	速度慢10FPS、跟踪效果可以但跟踪到其他人、由远及近框不变
TLD（Tracking-Learning-Detection跟踪、学习和检测）	速度最慢4FPS、跟踪效果中间出现漂移、由远及近框可变大小
MOSSE	速度最快3000FPS，跟踪效果很差，由远及近框不变
Median Flow	速度快70FPS、跟踪效果很差、由远及近框不变
CSRT（具有信道和空间可靠性的鉴别相关滤波器）	速度中30FPS、跟踪效果最好、由远及近框不变

名词解释：

       目标跟踪中的漂移：简单的来说，就是指在追踪过程中，滤波器一直在更新，而更新的滤波器并不能保证完全跟踪到后一帧的目标，会有误差产生，如果误差没有及时处理，滤波器就会一直这样错误的更新，一定时间后跟踪器无法正常的跟踪到目标，这就是漂移。

        那么解决漂移的办法无非就是控制好滤波器的更新。

总结：

如果追求高准确度，又能忍受慢一些的速度，那么就用CSRT

如果对准确度的要求不苛刻，想追求速度，那么就选KCF

纯粹想节省时间就用MOSSE

单目标跟踪过程：

1. 创建跟踪器

   def createTypeTracker(trackerType):

2. 读取视频第一帧，选择跟踪的目标

   # 读第一帧。
   ok, frame = video.read()

   # 取消注释下面的行以选择一个不同的边界框
   bbox = cv2.selectROI(frame, False)

3. 初始化跟踪器

   tracker_type = 'MIL'
   tracker = createTypeTracker(tracker_type)

   # 用第一帧和包围框初始化跟踪器
   ok = tracker.init(frame, bbox)

4. 随着视频进行更新跟踪

   # 更新跟踪器
   ok, bbox = tracker.update(frame)

opencv实现单目标跟踪代码

import cv2
import sys

# 创建一个跟踪器，algorithm: KCF、CSRT、DaSiamRPN、GOTURM、MIL
trackerTypes = ['BOOSTING', 'MIL', 'KCF', 'TLD', 'MEDIANFLOW', 'GOTURN', 'MOSSE', 'CSRT']

def createTypeTracker(trackerType):
    if trackerType == trackerTypes[0]:
        tracker = cv2.legacy.TrackerBoosting_create()
    elif trackerType == trackerTypes[1]:
        tracker = cv2.TrackerMIL_create()
    elif trackerType == trackerTypes[2]:
        tracker = cv2.legacy.TrackerKCF_create()
    elif trackerType == trackerTypes[3]:
        tracker = cv2.legacy.TrackerTLD_create()
    elif trackerType == trackerTypes[4]:
        tracker = cv2.legacy.TrackerMedianFlow_create()
    elif trackerType == trackerTypes[5]: # 暂时存在问题
        tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()
    elif trackerType == trackerTypes[6]:
        tracker = cv2.legacy.TrackerMOSSE_create()
    elif trackerType == trackerTypes[7]:
        tracker = cv2.legacy.TrackerCSRT_create()
    else:
        tracker = None

    return tracker


videoPth = 'E:\Python-Code/videodataset/enn.mp4'

if __name__ == '__main__':
    tracker_type = 'MIL'
    tracker = createTypeTracker(tracker_type)
    # 读取视频
    video = cv2.VideoCapture("E:\Python-Code/videodataset/enn.mp4")

    # 如果视频没有打开，退出。
    if not video.isOpened():
        print
        "Could not open video"
        sys.exit()

    # 读第一帧。
    ok, frame = video.read()
    if not ok:
        print('Cannot read video file')
        sys.exit()

    # 定义一个初始边界框
    bbox = (287, 23, 86, 320)

    # 取消注释下面的行以选择一个不同的边界框
    bbox = cv2.selectROI(frame, False)

    # 用第一帧和包围框初始化跟踪器
    ok = tracker.init(frame, bbox)

    while True:
        # 读取一个新的帧
        ok, frame = video.read()
        if not ok:
            break

        # 启动计时器
        timer = cv2.getTickCount()

        # 更新跟踪器
        ok, bbox = tracker.update(frame)

        # 计算帧率(FPS)
        fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer);

        # 绘制包围框
        if ok:
            # 跟踪成功
            p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1]))
            p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3]))
            cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255, 0, 0), 2, 1)
        else:
            # 跟踪失败
            cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)

        # 在帧上显示跟踪器类型名字
        cv2.putText(frame, tracker_type + " Tracker", (100, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50, 170, 50), 2);

        # 在帧上显示帧率FPS
        cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(fps)), (100, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50, 170, 50), 2);

        # 显示结果
        cv2.imshow("Tracking", frame)

        # 按ESC键退出
        k = cv2.waitKey(1) & 0xff
        if k == 27: break