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OpenCV视觉分析之目标跟踪(5)目标跟踪类TrackerMIL的使用

article 2024/10/30 16:01:40

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;
}