python - 通过opencv和python实时跟踪对象

我正在寻找一种实时执行对象跟踪的良好算法。
到目前为止，我发现的最好的相机是camshift，但是问题是我需要从外部图像中进行物体检测(我给算法提供了图像，他在视频中找到了它...)，camshift需要用鼠标选择ROI点。我试图进行更改，但未成功。
我愿意学习新算法或更改camshift。

谢谢。

最佳答案

我不太了解camshift，但是我猜您正在使用opencv实现。下面的代码是opencv示例的片段:

        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)

对于第一个图像，选择与帧大小一样大的dst应该可以解决您的问题。否则，您可以使用滑动窗口方法在第一帧中定位目标。
另一方面，术语“实时”实际上取决于您在以下方面的要求和部署环境:

输入视频的

帧速率

帧的分辨率

框架的

配色方案(rgb，yuv，灰色，hsv等)

最大/最小目标大小

最大目标速度(像素/帧)

对遮挡是否应具有鲁棒性？

目标的最具体属性是什么:汽车，人类/动物，固体物体，形状变化，转弯，...

您使用的是CPU，DSP还是GPU？

...

由于以上所有考虑因素实际上对您的选择都是有效的，因此我不建议您使用特定的考虑因素。 This one例如可能有用。
我会研究IEEE explore并进行诸如real time object tracking的搜索。我为您做了一个:) Here是您最好的起点。
希望这可以帮助。
哥汗