Я использую python-opencv для завершения моего дипломного проекта, и мне нужно использовать MultiTracker для реализации функций обнаружения и отслеживания нескольких целей. Однако я не могу отменить целевой объект после того, как он исчез с экрана. Я не студент, специализирующийся на цифровой обработке изображений, проблема меня очень беспокоит. Может кто-нибудь мне помочь? Код выглядит следующим образом:
import sys
import cv2
from random import randint
trackerTypes = ['BOOSTING', 'MIL', 'KCF', 'TLD', 'MEDIANFLOW', 'GOTURN', 'MOSSE', 'CSRT']
trackerType = trackerTypes[6] # KCF, MOSSE的效果还能接受,KCF效果最好,MOSSE速度最快
def adjust_frame(frame):
rows, cols, ch = frame.shape
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols, rows), 1, 1) # 三个参数分别是旋转中心,旋转角度,比例
frame = cv2.warpAffine(frame, M, (cols, rows))
frame = frame[580:670, 470:1030]
frame = cv2.resize(frame, None, fx=1.5, fy=1.5, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
return frame
def createTrackerByName(trackerType):
# 通过跟踪器的名字创建跟踪器
if trackerType == trackerTypes[0]:
tracker = cv2.TrackerBoosting_create()
elif trackerType == trackerTypes[1]:
tracker = cv2.TrackerMIL_create()
elif trackerType == trackerTypes[2]:
tracker = cv2.TrackerKCF_create()
elif trackerType == trackerTypes[3]:
tracker = cv2.TrackerTLD_create()
elif trackerType == trackerTypes[4]:
tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create()
elif trackerType == trackerTypes[5]:
tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()
elif trackerType == trackerTypes[6]:
tracker = cv2.TrackerMOSSE_create()
elif trackerType == trackerTypes[7]:
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()
else:
tracker = None
print('Incorrect tracker name')
print('Available tracker name')
for t in trackerTypes:
print(t)
return tracker
print('Default tracking algorithm is CSRT \n'
'Available tracking algorithms are:\n')
for t in trackerTypes:
print(t, end=' ')
videoPath = r'E:\python files\vehicle identification\4.MOV' # 设置加载的视频文件路径
cap = cv2.VideoCapture(videoPath) # 创建video capture 来读取视频文件
# 读取第一帧
ret, frame = cap.read()
frame = adjust_frame(frame)
# 如果无法读取视频文件就退出
if not ret:
print('Failed to read video')
sys.exit(1)
# 选择框
bboxes = []
colors = []
# OpenCV的selectROI函数不适用于在Python中选择多个对象
# 所以循环调用此函数,直到完成选择所有对象
while True:
# 在对象上绘制边界框selectROI的默认行为是从fromCenter设置为false时从中心开始绘制框,可以从左上角开始绘制框
bbox = cv2.selectROI('MultiTracker', frame) # 返回的四个值x, y, w, h
bboxes.append(bbox)
colors.append((randint(64, 255), randint(64, 255), randint(64, 255)))
print("Press q to quit selecting boxes and start tracking")
print("Press any other key to select next object")
k = cv2.waitKey(0)
if k == 113: # q is pressed
break
print('Selected bounding boxes {}'.format(bboxes))
# 初始化MultiTracker
# 有两种方法可以初始化multitracker
# 1. tracker = cv2.MultiTracker(“CSRT”)
# 所有跟踪器都添加到这个多路程序中
# 将使用CSRT算法作为默认值
# 2. tracker = cv2.MultiTracker()
# 未指定默认算法
# 使用跟踪算法初始化MultiTracker
# 指定跟踪器类型
# 创建多跟踪器对象
multiTracker = cv2.MultiTracker_create()
# 初始化多跟踪器
for bbox in bboxes:
multiTracker.add(createTrackerByName(trackerType), frame, bbox)
# 处理视频并跟踪对象
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
frame = adjust_frame(frame)
timer = cv2.getTickCount() # 计时点1
# 获取后续帧中对象的更新位置
ret, boxes = multiTracker.update(frame)
# 绘制跟踪的对象
for i, newbox in enumerate(boxes):
p1 = (int(newbox[0]), int(newbox[1])) # x, y坐标
p2 = (int(newbox[0] + newbox[2]), int(newbox[1] + newbox[3]))
cv2.rectangle(frame, p1, p2, colors[i], 2, 1)
fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer) # 计时点2
cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(fps)), (10, 13), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (50, 170, 50), 2)
cv2.putText(frame, trackerType + " Tracker", (10, 28), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (50, 170, 50), 2)
cv2.imshow('MultiTracker', frame)
k = cv2.waitKey(1)
if k == 27:
break
elif k == ord('p'): # 按下p键可以新添加目标
bbox = cv2.selectROI('MultiTracker', frame) # 返回的四个值x, y, w, h
bboxes.append(bbox)
colors.append((randint(64, 255), randint(64, 255), randint(64, 255)))
multiTracker.add(createTrackerByName(trackerType), frame, bbox)