OpenCV meanshift目标追踪

meanshift原理：一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。

Meanshift算法：简单，迭代次数少，但无法解决目标的遮挡问题并且不能适应运动目标的的形状和大小变化。

cv.meanShift(probImage, window, criteria)

参数：

probImage: ROI区域，即目标的直方图的反向投影
window：初始搜索窗口，就是定义ROI的rect
criteria: 确定窗口搜索停止的准则，主要有迭代次数达到设置的最大值，窗口中心的漂移值大于某个设定的限值等。

实现Meanshift的主要流程是：

读取视频文件：cv.videoCapture()
感兴趣区域设置：获取第一帧图像，并设置目标区域，即感兴趣区域
计算直方图：计算感兴趣区域的HSV直方图，并进行归一化
目标追踪：设置窗口搜索停止条件，直方图反向投影，进行目标追踪，并在目标位置绘制矩形框。

import cv2 as cv# 1.获取图像
cap = cv.VideoCapture('./1.mp4')# 2.获取第一帧图像，并指定目标位置
ret, frame = cap.read()# 2.1 目标位置（行，高，列，宽）
r, h, c, w = 197, 141, 0, 208
track_window = (c, r, w, h)# 2.2 指定目标的感兴趣区域
roi = frame[r:r+h, c:c+w]# 3. 计算直方图
# 3.1 转换色彩空间（HSV）
hsv_roi = cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)# 3.2 去除低亮度的值
# mask = cv.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))# 3.3 计算直方图
roi_hist = cv.calcHist([hsv_roi], [0], None, [180], [0, 180])# 3.4 归一化
cv.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)# 4. 目标追踪
# 4.1 设置窗口搜索终止条件：最大迭代次数，窗口中心漂移最小值
term_crit = (cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)while(True):# 4.2 获取每一帧图像ret, frame = cap.read()if ret == True:# 4.3 计算直方图的反向投影hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)dst = cv.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)# 4.4 进行meanshift追踪ret, track_window = cv.meanShift(dst, track_window, term_crit)# 4.5 将追踪的位置绘制在视频上，并进行显示x, y, w, h = track_windowimg2 = cv.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), 255, 2)cv.imshow('frame', img2)if cv.waitKey(60) & 0xFF == ord('q'):breakelse:break# 5. 资源释放
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

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