完成多目标跟踪,首先就是训练一个目标检测的模型,基于单帧检测的目标,使用算法,来判断其他帧检测的对象是否为同一物体,进而实现持续的视频跟踪。 目标检测模型使用cv2.dnn来加载这个模型,cv2.dnn可以加载多个类型的模型(格式),具体cv2.dnn模块说明参考下面这个链接: Opencv.dnn加载模型 这里以PaddleDetection的模型为列,...
OpenCV中的多目标跟踪器MultiTracker类提供了多目标跟踪的实现。但是这只是一个初步的实现,因为它只处理跟踪对象,而不对被跟踪对象进行任何优化。 2.1 创建单个对象跟踪器 多对象跟踪器只是单个对象跟踪器的集合。我们首先定义一个将跟踪器类型作为输入并创建跟踪器对象的函数。 OpenCV有8种不同的跟踪器类型:BOOSTING,MI...
OpenCV的扩展库OpenCV_contrib有一个目标跟踪API,其中包含许多单个对象跟踪算法的实现。OpenCV中有8种不同的跟踪器,分别是BOOSTING,MIL,KCF,TLD,MEDIANFLOW,GOTURN,MOSSE和CSRT。本文只讲其中7种,GOTURN涉及到深度学习以后再讲。其他算法可以直接用OpenCV contrib库函数调用。 但是如果使用OpenCV_contrib函数库需要重新编译...
上文的方法就是这里的第一种方法 目标跟踪 目标检测模型验证 测试 部署 预测 结果可视化 目标跟踪 目标跟踪原理 目标检测模型验证 上文已经得到目标检测的模型onnx,接下来需要对模型进行测试,部署和预测来...
b. 初始化目标跟踪器并进行跟踪:根据所选择的跟踪器,初始化跟踪器并将其应用于视频序列的第一帧,以获取目标的位置信息。然后在后续的帧中使用跟踪器来跟踪目标,并实时更新目标的位置信息。 下面是一个简单的代码示例,演示如何在OpenCV中实现目标检测和跟踪: import cv2 # 加载目标检测器和跟踪器 detector = cv2....
#include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 创建一个视频捕获对象 cv::VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "Failed to open camera" << std::endl; return -1; } // 创建窗口并命名 cv::namedWindow("Object Tracking"); ...
opencv内部实现了一些单目标跟踪算法,可以很方便的使用。 这里说的目标跟踪不是多目标跟踪,往往是需要人工或程序给定初始目标位置。 资源及跟踪算法介绍 目前看到的比较好的opencv目标跟踪算法资源在这里:https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/ ...
首先获取视频的第一帧,通过点击左键框选选择要跟踪的目标,点击右键确认并使用MIL开始跟踪.(从实际情况看来,算法对过程中有遮挡的情况跟踪能力较差.) (环境:Ubuntu16.04+QT5.8+opencv3.3.1) #include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/video.hpp>#include<opencv2/tracking.hpp>#include<opencv2/tracking/track...
实现步骤 我们将使用 YOLOv8m、OpenCV 和 SORT 进行对象检测来计算通过视频中特定区域的汽车数量,以确保准确性和效率。 1. 选择视频 2. 创建掩码 我们只想识别桥下的汽车。为此,我们将使用画布创建一个蒙版。蒙版通常是二进制图像,其中像素为黑色 (0) 或白色 (255)。在 RGB 图像中,这意味着蒙版仅使用两个值...