OpenCV camshift目标追踪

camshift算法是对meanshift算法的改进，首先应用meanshift，一旦meanshift收敛，它就会更新窗口的大小，还计算最佳拟合椭圆的方向，从而根据目标的位置和大小更新搜索窗口。

camshift算法：可适应运动目标的大小形状的改变，具有较好的跟踪效果，但当背景色和目标颜色接近时，容易使目标的区域变大，最终有可能导致目标跟踪丢失。

import cv2 as cv
import numpy as np# 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camshift追踪ret, track_window = cv.CamShift(dst, track_window, term_crit)# 4.5 将追踪的位置绘制在视频上，并进行显示pts = cv.boxPoints(ret)pts = np.int0(pts)img2 = cv.polylines(frame, [pts], True, 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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