目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1)
2024-05-08 05:52:25
首先提供几篇关于粒子滤波算法的博客：
http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2010/05/23/1742263.html 这篇博客比较通俗易懂，简单的介绍了粒子滤波的基本工作思想和步骤。
http://www.cnblogs.com/lwbaptx/archive/2011/10/20/2218419.html这篇博客用的是opencv1.0，实现的功能是用粒子滤波跟踪鼠标轨迹，有视频演示，效果还不错。
http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6928131 这篇博客是用粒子滤波来做视频目标跟踪的，里面也有opencv2.0的代码，有注释，结构比较清晰。我这里就把他的代码和分析贴出来，里面加了我添加了一些注释，这样看起来更加清晰。
代码和解释如下：
1 // particle_demo.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 2 // 3 4 #include "stdafx.h" 5 /************************************************************************/ 6 /* 7 Description: 基本的粒子滤波目标跟踪 8 Author: Yang Xian 9 Email: yang_xian521@163.com 10 Version: 2011-11-2 11 History: 12 */ 13 /************************************************************************/ 14 #include <iostream> // for standard I/O 15 #include <string> // for strings 16 #include <iomanip> // for controlling float print precision 17 #include <sstream> // string to number conversion 18 19 #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 20 #include <opencv2/core/core.hpp> // Basic OpenCV structures (cv::Mat, Scalar) 21 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> // OpenCV window I/O 22 23 using namespace cv; 24 using namespace std; 25 26 // 以下这些参数对结果影响很大，而且也会根据视频内容，会对结果有很大的影响 27 const int PARTICLE_NUM = 25; // 粒子个数 28 // 粒子放入的相关区域 29 const double A1 = 2.0; 30 const double A2 = -1.0; 31 const double B0 = 1.0; 32 // 高斯随机数sigma参数 33 const double SIGMA_X = 1.0; 34 const double SIGMA_Y = 0.5; 35 const double SIGMA_SCALE = 0.001; 36 37 // 粒子结构体 38 typedef struct particle { 39 double x; // 当前x坐标 40 double y; // 当前y坐标 41 double scale; // 窗口比例系数 42 double xPre; // x坐标预测位置 43 double yPre; // y坐标预测位置 44 double scalePre; // 窗口预测比例系数 45 double xOri; // 原始x坐标 46 double yOri; // 原始y坐标 47 Rect rect; // 原始区域大小 48 MatND hist; // 粒子区域的特征直方图 49 double weight; // 该粒子的权重 50 } PARTICLE; 51 52 Mat hsv; // hsv色彩空间的输入图像 53 Mat roiImage; // 目标区域 54 MatND roiHist; // 目标区域直方图 55 Mat img; // 输出的目标图像 56 PARTICLE particles[PARTICLE_NUM]; // 粒子 57 58 int nFrameNum = 0; 59 60 bool bSelectObject = false; // 区域选择标志 61 bool bTracking = false; // 开始跟踪标志 62 Point origin; // 鼠标按下时的点位置 63 Rect selection;// 感兴趣的区域大小 64 65 // 直方图相关参数，特征的选取也会对结果影响巨大 66 // Quantize the hue to 30 levels 67 // and the saturation to 32 levels 68 // value to 10 levels 69 int hbins = 180, sbins = 256, vbin = 10; 70 int histSize[] = {hbins, sbins, vbin}; 71 // hue varies from 0 to 179, see cvtColor 72 float hranges[] = { 0, 180 }; 73 // saturation varies from 0 (black-gray-white) to 255 (pure spectrum color) 74 float sranges[] = { 0, 256 }; 75 // value varies from 0 (black-gray-white) to 255 (pure spectrum color) 76 float vranges[] = { 0, 256 }; 77 const float* ranges[] = {hranges, sranges, vranges}; 78 // we compute the histogram from the 0-th and 1-st channels 79 int channels[] = {0, 1, 2}; 80 81 // 鼠标响应函数，得到选择的区域，保存在selection 82 void onMouse(int event, int x, int y, int, void*) 83 { 84 if( bSelectObject ) 85 { 86 selection.x = MIN(x, origin.x); 87 selection.y = MIN(y, origin.y); 88 selection.width = std::abs(x - origin.x); 89 selection.height = std::abs(y - origin.y); 90 91 selection &= Rect(0, 0, img.cols, img.rows); 92 } 93 94 switch (event) 95 { 96 case CV_EVENT_LBUTTONDOWN: 97 origin = Point(x,y); 98 selection = Rect(x,y,0,0); 99 bSelectObject = true;100 bTracking = false;101 break;102 case CV_EVENT_LBUTTONUP:103 bSelectObject = false;104 // if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )105 bTracking = true;106 nFrameNum = 0;107 break;108 }109 }110 111 // 快速排序算法排序函数112 int particle_cmp(const void* p1,const void* p2)113 {114 PARTICLE* _p1 = (PARTICLE*)p1;115 PARTICLE* _p2 = (PARTICLE*)p2;116 117 if(_p1->weight < _p2->weight)118 return 1; //按照权重降序排序119 if(_p1->weight > _p2->weight)120 return -1;121 return 0;122 }123 124 const char* keys = 125 {126 "{1| | 0 | camera number}"127 };128 129 int main(int argc, const char **argv)//这里char **argv前必须用const，why？130 {131 int delay = 30; // 控制播放速度132 char c; // 键值133 134 /*读取avi文件*/135 VideoCapture captRefrnc("IndoorGTTest1.avi"); // 视频文件136 137 /*打开摄像头*/138 //VideoCapture captRefrnc;139 //CommandLineParser parser(argc, argv, keys);//命令解析器函数140 //int camNum = parser.get<int>("1"); 141 //captRefrnc.open(camNum);142 143 if ( !captRefrnc.isOpened())144 {145 return -1;146 }147 148 // Windows149 const char* WIN_RESULT = "Result";150 namedWindow(WIN_RESULT, CV_WINDOW_AUTOSIZE);151 //namedWindow(WIN_RESULT, 0);152 // namedWindow("Result",0);153 // 鼠标响应函数154 //setMouseCallback(WIN_RESULT, onMouse, 0);155 setMouseCallback("Result", onMouse, 0);156 157 Mat frame; //视频的每一帧图像158 159 bool paused = false;160 PARTICLE * pParticles = particles;//particles为可装PARTICLE_NUM个PARTICLE结构体的数组，所以pParticles为指向其数组的指针161 162 while(true) //Show the image captured in the window and repeat163 {164 if(!paused)165 {166 captRefrnc >> frame;167 if(frame.empty())168 break;169 }170 171 frame.copyTo(img); // 接下来的操作都是对src的172 173 174 // 选择目标后进行跟踪175 if (bTracking == true)//鼠标操作选完后176 {177 if(!paused)178 { 179 nFrameNum++;//帧数计数器180 cvtColor(img, hsv, CV_BGR2HSV);181 Mat roiImage(hsv, selection); // 目标区域，这个构造函数第二个参数表示截取selection部分182 183 if (nFrameNum == 1) //选择目标后的第一帧需要初始化184 {185 // step 1: 提取目标区域特征，难道其目标特征就是其色调的直方图分布？186 calcHist(&roiImage, 1, channels, Mat(), roiHist, 3, histSize, ranges);187 normalize(roiHist, roiHist); // 归一化L2188 189 // step 2: 初始化particle190 pParticles = particles;191 for (int i=0; i<PARTICLE_NUM; i++)192 {193 pParticles->x = selection.x + 0.5 * selection.width;194 pParticles->y = selection.y + 0.5 * selection.height;195 pParticles->xPre = pParticles->x;196 pParticles->yPre = pParticles->y;197 pParticles->xOri = pParticles->x;198 pParticles->yOri = pParticles->y;199 pParticles->rect = selection;200 pParticles->scale = 1.0;201 pParticles->scalePre = 1.0;202 pParticles->hist = roiHist;203 pParticles->weight = 0;204 pParticles++;205 }206 }207 else //不是第一帧208 { 209 pParticles = particles; 210 RNG rng;//随机数序列产生器211 for (int i=0; i<PARTICLE_NUM; i++)212 {213 // step 3: 求particle的transition，粒子结构中的参数全部更新过214 double x, y, s;215 216 pParticles->xPre = pParticles->x;217 pParticles->yPre = pParticles->y;218 pParticles->scalePre = pParticles->scale;219 220 x = A1 * (pParticles->x - pParticles->xOri) + A2 * (pParticles->xPre - pParticles->xOri) +221 B0 * rng.gaussian(SIGMA_X) + pParticles->xOri;//以当前点为中心产生高斯分布的粒子222 pParticles->x = std::max(0.0, std::min(x, img.cols-1.0));//其实就是x，只是考虑了边界在内而已223 224 225 y = A1 * (pParticles->y - pParticles->yOri) + A2 * (pParticles->yPre - pParticles->yOri) +226 B0 * rng.gaussian(SIGMA_Y) + pParticles->yOri;227 pParticles->y = std::max(0.0, std::min(y, img.rows-1.0));228 229 s = A1 * (pParticles->scale - 1.0) + A2 * (pParticles->scalePre - 1.0) +230 B0 * rng.gaussian(SIGMA_SCALE) + 1.0;231 pParticles->scale = std::max(0.1, std::min(s, 3.0));232 // rect参数有待考证233 pParticles->rect.x = std::max(0, std::min(cvRound(pParticles->x - 0.5 * pParticles->rect.width * pParticles->scale), img.cols-1)); // 0 <= x <= img.rows-1234 pParticles->rect.y = std::max(0, std::min(cvRound(pParticles->y - 0.5 * pParticles->rect.height * pParticles->scale), img.rows-1)); // 0 <= y <= img.cols-1235 pParticles->rect.width = std::min(cvRound(pParticles->rect.width * pParticles->scale), img.cols - pParticles->rect.x);236 pParticles->rect.height = std::min(cvRound(pParticles->rect.height * pParticles->scale), img.rows - pParticles->rect.y);237 // Ori参数不改变238 239 // step 4: 求particle区域的特征直方图240 Mat imgParticle(img, pParticles->rect);241 calcHist(&imgParticle, 1, channels, Mat(), pParticles->hist, 3, histSize, ranges);242 normalize(pParticles->hist, pParticles->hist); // 归一化L2243 244 // step 5: 特征的比对,更新particle权重245 //compareHist()函数返回2个直方图之间的相似度，因为参数为CV_COMP_INTERSECT，所以返回的是最小直方图值之和246 pParticles->weight = compareHist(roiHist, pParticles->hist, CV_COMP_INTERSECT);//其差值直接作为其权值247 248 pParticles++; 249 }250 251 // step 6: 归一化粒子权重252 double sum = 0.0;253 int i;254 255 pParticles = particles;256 for(i=0; i<PARTICLE_NUM; i++)257 {258 sum += pParticles->weight;259 pParticles++;260 }261 pParticles = particles;262 for(i=0; i<PARTICLE_NUM; i++)263 {264 pParticles->weight /= sum;265 pParticles++;266 }267 268 // step 7: resample根据粒子的权重的后验概率分布重新采样269 pParticles = particles;270 // PARTICLE* newParticles = new PARTICLE[sizeof(PARTICLE) * PARTICLE_NUM];271 PARTICLE newParticles[PARTICLE_NUM];272 int np, k = 0;273 274 //qsort()函数为对数组进行快速排序,其中第4个参数表示的是排序是升序还是降序275 qsort(pParticles, PARTICLE_NUM, sizeof(PARTICLE), &particle_cmp);//这里采用的是降序排列276 for(int i=0; i<PARTICLE_NUM; i++)277 {278 np = cvRound(particles[i].weight * PARTICLE_NUM);//权值高的优先重采样279 for(int j=0; j<np; j++)280 {281 newParticles[k++] = particles[i];282 if(k == PARTICLE_NUM)//重采样后达到了个数要求则直接跳出283 goto EXITOUT;284 }285 }286 while(k < PARTICLE_NUM)287 {288 newParticles[k++] = particles[0];//个数不够时，将权值最高的粒子重复给289 }290 291 EXITOUT:292 for (int i=0; i<PARTICLE_NUM; i++)293 {294 particles[i] = newParticles[i];295 }296 297 }// end else298 299 qsort(pParticles, PARTICLE_NUM, sizeof(PARTICLE), &particle_cmp);300 301 // step 8: 计算粒子的期望，作为跟踪结果302 Rect_<double> rectTrackingTemp(0.0, 0.0, 0.0, 0.0);303 pParticles = particles;304 for (int i=0; i<PARTICLE_NUM; i++)305 {306 rectTrackingTemp.x += pParticles->rect.x * pParticles->weight;//坐标加上权重的偏移值307 rectTrackingTemp.y += pParticles->rect.y * pParticles->weight;308 rectTrackingTemp.width += pParticles->rect.width * pParticles->weight;//宽度也要加上权值的偏移值309 rectTrackingTemp.height += pParticles->rect.height * pParticles->weight;310 pParticles++;311 }312 Rect rectTracking(rectTrackingTemp); // 跟踪结果313 314 // 显示各粒子的运动315 for (int i=0; i<PARTICLE_NUM; i++)316 {317 rectangle(img, particles[i].rect, Scalar(255,0,0));318 }319 // 显示跟踪结果320 rectangle(img, rectTracking, Scalar(0,0,255), 3);321 322 }323 }// end Tracking324 325 // imshow(WIN_SRC, frame);326 imshow(WIN_RESULT, img);327 328 c = (char)waitKey(delay);329 if( c == 27 )330 break;331 switch(c)332 {333 case 'p'://暂停键334 paused = !paused;335 break;336 default:337 ;338 }339 }// end while340 }但是用他的代码在进行鼠标选定后就出现如下错误。
我的工程环境：opencv2.2+vs2010
经过单步调试跟踪后发现，错误的那一行为：
pParticles->weight = compareHist(roiHist, pParticles->hist, CV_COMP_INTERSECT);
去掉该行程序可以正常运行，但是完成不了跟踪功能，其目标跟踪框不会移动，只会慢慢收敛到一个点，因为粒子的权重此时没有更新。
查找资料了很久，函数compareHist()的用法并没有错，也不知道是哪里错了。先工作暂时弄到这里，只要对粒子滤波有个感性认识即可。等过段时间再来真正学粒子滤波算法时完成该演示。
修改时间：2012.05.08：
过了这么久，重新学习粒子滤波时，想解决上面那个遗留下来的问题。事实证明C/C++内存搞死人，上面那个问题debug了2天也不懂哪里出错了。自己又用了不少时间理解程序后敲了一遍代码。那个问题暂时解决了，但是跟踪起来根本无效过。修改后的代码如下：
1 // particle_tracking.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
2 //
3
4 #include "stdafx.h"
5 #include <opencv2/core/core.hpp>
6 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
7 #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
8 #include <stdio.h>
9 #include <iostream>
10
11 using namespace cv;
12 using namespace std;
13
14 Rect select;
15 bool select_flag=false;
16 bool tracking=false;//跟踪标志位
17 bool select_show=false;
18 Point origin;
19 Mat frame,hsv;
20 int after_select_frames=0;//选择矩形区域完后的帧计数
21
22 /****rgb空间用到的变量****/
23 //int hist_size[]={16,16,16};//rgb空间各维度的bin个数
24 //float rrange[]={0,255.0};
25 //float grange[]={0,255.0};
26 //float brange[]={0,255.0};
27 //const float *ranges[] ={rrange,grange,brange};//range相当于一个二维数组指针
28
29 /****hsv空间用到的变量****/
30 int hist_size[]={16,16,16};
31 float hrange[]={0,180.0};
32 float srange[]={0,256.0};
33 float vrange[]={0,256.0};
34 const float *ranges[]={hrange,srange,vrange};
35
36 int channels[]={0,1,2};
37
38 /****有关粒子窗口变化用到的相关变量****/
39 int A1=2;
40 int A2=-1;
41 int B0=1;
42 double sigmax=1.0;
43 double sigmay=0.5;
44 double sigmas=0.001;
45
46 /****定义使用粒子数目宏****/
47 #define PARTICLE_NUMBER 50 //如果这个数设定太大，比如100，则在运行时将会出现错误
48
49 /****定义粒子结构体****/
50 typedef struct particle
51 {
52 int orix,oriy;//原始粒子坐标
53 int x,y;//当前粒子的坐标
54 double scale;//当前粒子窗口的尺寸
55 int prex,prey;//上一帧粒子的坐标
56 double prescale;//上一帧粒子窗口的尺寸
57 Rect rect;//当前粒子矩形窗口
58 Mat hist;//当前粒子窗口直方图特征
59 double weight;//当前粒子权值
60 }PARTICLE;
61
62 PARTICLE particles[PARTICLE_NUMBER];
63
64 /************************************************************************************************************************/
65 /**** 如果采用这个onMouse()函数的话，则可以画出鼠标拖动矩形框的4种情形 ****/
66 /************************************************************************************************************************/
67 void onMouse(int event,int x,int y,int,void*)
68 {
69 //Point origin;//不能在这个地方进行定义，因为这是基于消息响应的函数，执行完后origin就释放了，所以达不到效果。
70 if(select_flag)
71 {
72 select.x=MIN(origin.x,x);//不一定要等鼠标弹起才计算矩形框，而应该在鼠标按下开始到弹起这段时间实时计算所选矩形框
73 select.y=MIN(origin.y,y);
74 select.width=abs(x-origin.x);//算矩形宽度和高度
75 select.height=abs(y-origin.y);
76 select&=Rect(0,0,frame.cols,frame.rows);//保证所选矩形框在视频显示区域之内
77
78 // rectangle(frame,select,Scalar(0,0,255),3,8,0);//显示手动选择的矩形框
79 }
80 if(event==CV_EVENT_LBUTTONDOWN)
81 {
82 select_flag=true;//鼠标按下的标志赋真值
83 tracking=false;
84 select_show=true;
85 after_select_frames=0;//还没开始选择，或者重新开始选择，计数为0
86 origin=Point(x,y);//保存下来单击是捕捉到的点
87 select=Rect(x,y,0,0);//这里一定要初始化，因为在opencv中Rect矩形框类内的点是包含左上角那个点的，但是不含右下角那个点。
88 }
89 else if(event==CV_EVENT_LBUTTONUP)
90 {
91 select_flag=false;
92 tracking=true;
93 select_show=false;
94 after_select_frames=1;//选择完后的那一帧当做第1帧
95 }
96 }
97
98 /****粒子权值降序排列函数****/
99 int particle_decrease(const void *p1,const void *p2)
100 {
101 PARTICLE* _p1=(PARTICLE*)p1;
102 PARTICLE* _p2=(PARTICLE*)p2;
103 if(_p1->weight<_p2->weight)
104 return 1;
105 else if(_p1->weight>_p2->weight)
106 return -1;
107 return 0;//相等的情况下返回0
108 }
109
110 int main(int argc, unsigned char* argv[])
111 {
112 char c;
113 Mat target_img,track_img;
114 Mat target_hist,track_hist;
115 PARTICLE *pParticle;
116
117 /***打开摄像头****/
118 VideoCapture cam(0);
119 if (!cam.isOpened())
120 return -1;
121
122 /****建立窗口****/
123 namedWindow("camera",1);//显示视频原图像的窗口
124
125 /****捕捉鼠标****/
126 setMouseCallback("camera",onMouse,0);
127
128 while(1)
129 {
130 /****读取一帧图像****/
131 cam>>frame;
132 if(frame.empty())
133 return -1;
134
135 /****将rgb空间转换为hsv空间****/
136 cvtColor(frame,hsv,CV_BGR2HSV);
137
138 if(tracking)
139 {
140
141 if(1==after_select_frames)//选择完目标区域后
142 {
143 /****计算目标模板的直方图特征****/
144 target_img=Mat(hsv,select);//在此之前先定义好target_img,然后这样赋值也行，要学会Mat的这个操作
145 calcHist(&target_img,1,channels,Mat(),target_hist,3,hist_size,ranges);
146 normalize(target_hist,target_hist);
147
148 /****初始化目标粒子****/
149 pParticle=particles;//指针初始化指向particles数组
150 for(int x=0;x<PARTICLE_NUMBER;x++)
151 {
152 pParticle->x=cvRound(select.x+0.5*select.width);//选定目标矩形框中心为初始粒子窗口中心
153 pParticle->y=cvRound(select.y+0.5*select.height);
154 pParticle->orix=pParticle->x;//粒子的原始坐标为选定矩形框(即目标)的中心
155 pParticle->oriy=pParticle->y;
156 pParticle->prex=pParticle->x;//更新上一次的粒子位置
157 pParticle->prey=pParticle->y;
158 pParticle->rect=select;
159 pParticle->prescale=1;
160 pParticle->scale=1;
161 pParticle->hist=target_hist;
162 pParticle->weight=0;
163 pParticle++;
164 }
165 }
166 else if(2==after_select_frames)//从第二帧开始就可以开始跟踪了
167 {
168 double sum=0.0;
169 pParticle=particles;
170 RNG rng;//随机数产生器
171
172 /****更新粒子结构体的大部分参数****/
173 for(int i=0;i<PARTICLE_NUMBER;i++)
174 {
175 int x,y;
176 double s;
177
178 /****更新粒子的矩形区域即粒子中心****/
179 pParticle->prex=pParticle->x;
180 pParticle->prey=pParticle->y;
181 pParticle->prescale=pParticle->scale;
182
183 x=cvRound(A1*(pParticle->x-pParticle->orix)+A2*(pParticle->prex-pParticle->orix)+
184 B0*rng.gaussian(sigmax)+pParticle->orix);
185 pParticle->x=max(0,min(x,frame.cols-1));
186
187 y=cvRound(A1*(pParticle->y-pParticle->oriy)+A2*(pParticle->prey-pParticle->oriy)+
188 B0*rng.gaussian(sigmay)+pParticle->oriy);
189 pParticle->y=max(0,min(y,frame.rows-1));
190
191 s=A1*(pParticle->scale-1)+A2*(pParticle->prescale-1)+B0*(rng.gaussian(sigmas))+1.0;
192 pParticle->scale=max(1.0,min(s,3.0));
193
194 //注意在c语言中，x-1.0，如果x是int型，则这句语法有错误,但如果前面加了cvRound(x-0.5)则是正确的
195 pParticle->rect.x=max(0,min(cvRound(pParticle->x-0.5*pParticle->scale*pParticle->rect.width),frame.cols));
196 pParticle->rect.y=max(0,min(cvRound(pParticle->y-0.5*pParticle->scale*pParticle->rect.height),frame.rows));
197 pParticle->rect.width=min(cvRound(pParticle->scale*pParticle->rect.width),frame.cols-pParticle->rect.x);
198 pParticle->rect.height=min(cvRound(pParticle->scale*pParticle->rect.height),frame.rows-pParticle->rect.y);
199
200 /****计算粒子区域的新的直方图特征****/
201 track_img=Mat(hsv,pParticle->rect);
202 calcHist(&track_img,1,channels,Mat(),track_hist,3,hist_size,ranges);
203 normalize(track_hist,track_hist);
204
205 /****更新粒子的权值****/
206 // pParticle->weight=compareHist(target_hist,track_hist,CV_COMP_INTERSECT);
207 pParticle->weight=compareHist(target_hist,track_hist,CV_COMP_BHATTACHARYYA);//采用巴氏系数计算相似度
208
209 /****累加粒子权值****/
210 sum+=pParticle->weight;
211 pParticle++;
212 }
213
214 /****归一化粒子权重****/
215 pParticle=particles;
216 for(int i=0;i<PARTICLE_NUMBER;i++)
217 {
218 pParticle->weight/=sum;
219 pParticle++;
220 }
221
222 /****根据粒子的权值降序排列****/
223 pParticle=particles;
224 qsort(pParticle,PARTICLE_NUMBER,sizeof(PARTICLE),&particle_decrease);
225
226 /****根据粒子权重重采样粒子****/
227 PARTICLE newParticle[PARTICLE_NUMBER];
228 int np=0,k=0;
229 for(int i=0;i<PARTICLE_NUMBER;i++)
230 {
231 np=cvRound(pParticle->weight*PARTICLE_NUMBER);
232 for(int j=0;j<np;j++)
233 {
234 newParticle[k++]=particles[i];
235 if(k==PARTICLE_NUMBER)
236 goto EXITOUT;
237 }
238 }
239 while(k<PARTICLE_NUMBER)
240 newParticle[k++]=particles[0];
241 EXITOUT:
242 for(int i=0;i<PARTICLE_NUMBER;i++)
243 particles[i]=newParticle[i];
244 }//end else
245
246 qsort(pParticle,PARTICLE_NUMBER,sizeof(PARTICLE),&particle_decrease);
247
248 /****计算粒子期望，做为跟踪结果****/
249 Rect_<double> rectTrackingTemp(0.0,0.0,0.0,0.0);
250 pParticle=particles;
251 for(int i=0;i<PARTICLE_NUMBER;i++)
252 {
253 rectTrackingTemp.x+=pParticle->rect.x*pParticle->weight;
254 rectTrackingTemp.y+=pParticle->rect.y*pParticle->weight;
255 rectTrackingTemp.width+=pParticle->rect.width*pParticle->weight;
256 rectTrackingTemp.height+=pParticle->rect.height*pParticle->weight;
257 pParticle++;
258 }
259
260 Rect tracking_rect(rectTrackingTemp);
261
262 pParticle=particles;
263
264 /****显示各粒子运动结果****/
265 for(int m=0;m<PARTICLE_NUMBER;m++)
266 {
267 rectangle(frame,pParticle->rect,Scalar(255,0,0),1,8,0);
268 pParticle++;
269 }
270
271 /****显示跟踪结果****/
272 rectangle(frame,tracking_rect,Scalar(0,0,255),3,8,0);
273
274 after_select_frames++;//总循环每循环一次，计数加1
275 if(after_select_frames>2)//防止跟踪太长，after_select_frames计数溢出
276 after_select_frames=2;
277 }
278
279 if(select_show)
280 rectangle(frame,select,Scalar(0,0,255),3,8,0);//显示手动选择的矩形框
281 //显示视频图片到窗口
282 imshow("camera",frame);
283
284 // select.zeros();
285 //键盘响应
286 c=(char)waitKey(20);
287 if(27==c)//ESC键
288 return -1;
289 }
290
291 return 0;
292 }目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1)相关推荐
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