使用 MultiTracker

目标

在本教程中，您将学习如何

• 创建一个 MultiTracker 对象。
• 使用 MultiTracker 对象同时跟踪多个对象。

源代码

/*----------------------------------------------
 * 用法：
 * example_tracking_multitracker <video_name> [algorithm]
 *
 * 示例：
 * example_tracking_multitracker Bolt/img/%04d.jpg
 * example_tracking_multitracker faceocc2.webm KCF
 *--------------------------------------------------*/
 
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/tracking.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <ctime>
#include "samples_utility.hpp"
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main( int argc, char** argv ){
 // 显示帮助
 if(argc<2){
 cout<<
 " 用法：example_tracking_multitracker <video_name> [algorithm]\n"
 " 示例：\n"
 " example_tracking_multitracker Bolt/img/%04d.jpg\n"
 " example_tracking_multitracker faceocc2.webm MEDIANFLOW\n"
 << endl;
 return 0;
  }
 
 // 设置默认追踪算法
 std::string trackingAlg = "KCF";
 
 // 从参数设置追踪算法
 if(argc>2)
 trackingAlg = argv[2];
 
 // 创建追踪器
 legacy::MultiTracker trackers;
 
 // 追踪对象容器
 vector<Rect2d> objects;
 
 // 设置输入视频
 std::string video = argv[1];
 VideoCapture cap(video);
 
 Mat frame;
 
 // 获得边界框
 cap >> frame;
 vector<Rect> ROIs;
 selectROIs("tracker",frame,ROIs);
 
 // 未提供追踪对象时退出
 if(ROIs.size()<1)
 return 0;
 
 // 初始化追踪器
 std::vector<Ptr<legacy::Tracker> > algorithms;
 for (size_t i = 0; i < ROIs.size(); i++)
  {
 algorithms.push_back(createTrackerByName_legacy(trackingAlg));
 objects.push_back(ROIs[i]);
    }
 
 trackers.add(algorithms,frame,objects);
 
 // 执行追踪
 printf("开始跟踪流程，按 ESC 键退出。\n");
 for ( ;; ){
 // 从视频中获取框架
 cap >> frame;
 
 // 如果没有更多图像，则停止程序
 if(frame.rows==0 || frame.cols==0)
 break;
 
 //更新跟踪结果
 trackers.update(frame);
 
 // 绘制追踪对象
 for(unsigned i=0;i<trackers.getObjects().size();i++)
 rectangle( frame, trackers.getObjects()[i], Scalar( 255, 0, 0 ), 2, 1 );
 
 // 显示带有跟踪对象的图像
 imshow("tracker",frame);
 
 //通过 ESC 按钮退出
 if(waitKey(1)==27)break;
  }
 
}

解释

1. 创建 MultiTracker 对象

     legacy::MultiTracker trackers;

   您可以创建 MultiTracker 对象，并对所有跟踪对象使用相同的跟踪算法，如代码段中所示。如果您想对每个跟踪对象使用不同类型的跟踪算法，那么应在向 MultiTracker 对象添加新对象时定义跟踪算法。

2. 选择多个对象

   vector<Rect> ROIs;
   selectROIs("tracker",frame,ROIs);

   您可以使用 selectROI 选择多个对象，结果存储在 cv::Rect2d 向量中，如代码中所示。

3. 将跟踪对象添加到 MultiTracker

   std::vector<Ptr<legacy::Tracker> > algorithms;
     for (size_t i = 0; i < ROIs.size(); i++)
     {
   algorithms.push_back(createTrackerByName_legacy(trackingAlg));
   objects.push_back(ROIs[i]);
       }
    
   trackers.add(algorithms,frame,objects);

   您可以将所有跟踪对象同时添加到 MultiTracker，如代码中所示。在这种情况下，将按照 MultiTracker 对象声明中指定的方式使用相同的跟踪算法跟踪所有对象。如果您想对每个跟踪对象使用不同的跟踪算法，则应逐个添加跟踪对象，并使用 cv::legacy::MultiTracker::add 的变量指定其跟踪算法。

   另请参阅

   cv::legacy::MultiTracker::add( const String& trackerType, const Mat& image, const Rect2d& boundingBox )

4. 获取结果

       // 绘制跟踪对象
       for(unsigned i=0;i<trackers.getObjects().size();i++)
   rectangle( frame, trackers.getObjects()[i], Scalar( 255, 0, 0 ), 2, 1 );

   您可以访问 MultiTracker 类提供的公有变量 cv::legacy::MultiTracker::objects 中的结果，如代码所示。