OpenCV视觉分析之目标跟踪(5)目标跟踪类TrackerMIL的使用
- 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
MIL 算法以在线方式训练分类器,以将目标从背景中分离出来。多重实例学习(Multiple Instance Learning)通过在线学习避免了跟踪中的漂移问题,从而实现了更稳健的跟踪效果。该实现基于文献 [14]。原始代码可以在以下网址找到:http://vision.ucsd.edu/~bbabenko/project_miltrack.shtml。
cv::TrackerMIL 是 OpenCV 中用于目标跟踪的一个类,它实现了 MIL(Multiple Instance Learning)算法。MIL 跟踪器是一种基于在线学习的目标跟踪方法,可以在视频序列中动态地调整其模型以适应目标的变化。
MIL 跟踪器的特点
- 在线学习:能够在跟踪过程中不断调整和优化模型。
- 鲁棒性强:对遮挡、光照变化等有一定的鲁棒性。
- 适应性强:能够适应目标外观的变化。
如何使用 cv::TrackerMIL
-
创建 cv::TrackerMIL 对象:
- 使用 cv::TrackerMIL::create() 创建一个 cv::Tracker 指针对象。
-
加载模型(可选):
- 如果有预训练模型文件,可以使用 loadModel 方法加载模型。
-
初始化跟踪器:
- 使用 init 方法初始化跟踪器,并提供初始帧和目标区域。
-
更新跟踪器:
- 使用 update 方法在后续帧中更新跟踪结果。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取视频文件
cv::VideoCapture cap( 0 );
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 TrackerMIL 对象
cv::Ptr< cv::Tracker > tracker = cv::TrackerMIL::create();
// 加载模型(如果有的话)
// std::string modelPath = "path/to/mil_model.dat";
// if (!tracker->loadModel(modelPath)) {
// std::cout << "Failed to load model: " << modelPath << std::endl;
// return -1;
// }
// 初始化跟踪器
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;
}
运行结果
跟踪一个笔帽