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OpenCV视觉分析之目标跟踪(4)目标跟踪类TrackerDaSiamRPN的使用

article 2024/10/30 8:12:25

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

cv::TrackerDaSiamRPN 是 OpenCV 中用于目标跟踪的一个类，它实现了 DaSiam RPN（Deformable Siamese Region Proposal Network）算法。DaSiam RPN 是一种基于深度学习的目标跟踪算法，常用于视频中的目标跟踪任务。

代码示例

假设你已经有了一个有效的 ONNX 模型文件 dasiamrpn_model.onnx。


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取视频文件
    cv::VideoCapture cap( 1 );
    if ( !cap.isOpened() )
    {
        std::cout << "Error opening video file" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 读取第一帧
    cv::Mat frame;
    cap >> frame;
    if ( frame.empty() )
    {
        std::cout << "Error reading first frame" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 选择目标区域
    cv::Rect2d bbox = cv::selectROI( "Select ROI", frame, false, false );
    if ( bbox.width <= 0 || bbox.height <= 0 )
    {
        std::cout << "No ROI selected" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建 TrackerDaSiamRPN 对象
    cv::Ptr< cv::Tracker > tracker = cv::TrackerDaSiamRPN::create();

  
    tracker->init( frame, bbox );
  

    // 跟踪目标
    while ( true )
    {
        cap >> frame;
        if ( frame.empty() )
        {
            break;
        }

        // 更新跟踪结果
        cv::Rect newBox;
        bool ok = tracker->update( frame, newBox );

        // 绘制边界框
        if ( ok )
        {
            cv::rectangle( frame, newBox, cv::Scalar( 0, 255, 0 ), 2, 1 );
        }
        else
        {
            cv::rectangle( frame, newBox, cv::Scalar( 0, 0, 255 ), 2, 1 );
        }

        // 显示结果
        cv::imshow( "Tracking", frame );
        if ( cv::waitKey( 1 ) >= 0 )
        {
            break;
        }
    }

    return 0;
}