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 <视频名称> [算法]
 *
 * 例子:
 * 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 <视频名称> [算法]\n"
 " 例子:\n"
 " example_tracking_multitracker Bolt/img/%04d.jpg\n"
 " example_tracking_multitracker faceocc2.webm MEDIANFLOW\n"
 << endl;
 return 0;
  }
 
 // 设置默认的跟踪算法
 std::string trackingAlg = "KCF";
 
 // 从参数设置跟踪算法
 if(argc>2)
 trackingAlg = argv[2];
 
 // 创建跟踪器
 legacy::MultiTracker trackers;
 
 // 跟踪对象的容器
 vector<Rect2d> objects;
 
 // 设置输入视频
 std::string video = argv[1];
 VideoCapture cap(video);
 
 Mat frame;
 
 // 获取边界框
 cap >> frame;
 vector<Rect> ROIs;
 selectROIs("tracker",frame,ROIs);
 
 //当未提供被跟踪对象时退出
 if(ROIs.size()<1)
 return 0;
 
 // 初始化跟踪器
 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);
 
 // 开始跟踪
 printf("开始跟踪过程，按 ESC 键退出。\n");
 for ( ;; ){
 // 从视频获取帧
 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);
 
 // 绘制跟踪对象
 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);
 
 //按 ESC 键退出
 if(waitKey(1)==27)break;
  }
 
}

说明

1. 创建 MultiTracker 对象

     legacy::MultiTracker trackers;

   您可以创建 MultiTracker 对象，并对所有被跟踪对象使用相同的跟踪算法，如代码片段所示。 如果您想为每个被跟踪对象使用不同类型的跟踪算法，则每当向 MultiTracker 对象添加新对象时，都应定义跟踪算法。

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，如代码所示。

3. 将被跟踪对象添加到 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);

   您可以一次将所有被跟踪对象添加到 MultiTracker，如代码所示。 在这种情况下，所有对象都将使用 MultiTracker 对象的声明中指定的相同跟踪算法进行跟踪。 如果要为每个被跟踪对象使用不同的跟踪器算法，则应逐个添加被跟踪对象，并使用 cv::legacy::MultiTracker::add 的变体指定它们的跟踪算法。

   另请参见

   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 );

   您可以从 MultiTracker 类提供的公共变量 cv::legacy::MultiTracker::objects 中访问结果，如代码所示。