python移动追踪目标检测

main.py

import cv2
from tracker import *
import time# 进行追踪
tracker = EuclideanDistTracker()  # 这个函数通过获取同一物体不同时刻的boundingbox的坐标从而实现对其的追踪# 导入想要进行tracking的视频，要求拍摄视频的过程中摄像头是保持静止状态的
cap = cv2.VideoCapture(0)# 从导入的视频中找到正在移动的物体
object_detector = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=100, varThreshold=40)  # 对参数进行调整则会改变捕捉移动物体的精准性while True:ret, frame = cap.read()height, width, _ =frame.shape  # 得出视频画面的大小，从而去方便计算出感兴趣区域所在的位置print(height, width)  # 720,1280# 设置一个感兴趣区域，让处理（对物体的detection和tracking）只关注于感兴趣区域，从而减少一些计算量也让检测变得简单一些roi = frame[200: 600, 200: 600]# 物体检测  （根据需要可以将该部分代码换成比如行人检测、汽车检测等等）mask = object_detector.apply(roi)  # 通过加一个蒙版，更加清晰的显示出移动中的物体，即只留下白色的移动的物体。_, mask = cv2.threshold(mask, 254, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 去除移动物体被检测到的时候所附带的阴影（阴影为灰色）contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 找到视频中物体的轮廓detections = []  # 用于存放boundingbox的起始点坐标、宽、高for cnt in contours:# 计算出每个轮廓内部的面积，并根据面积的大小去除那些不必要的噪声（比如树、草等等）area = cv2.contourArea(cnt)if area > 100:# cv2.drawContours(roi, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)  # 画出移动物体的轮廓x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)detections.append([x, y, w, h])time.sleep(1)# 物体追踪boxer_ids = tracker.update(detections)  # 同一个物体会有相同的ID# print(boxer_ids)for box_id in boxer_ids:x, y, w, h, id = box_idcv2.putText(roi, "Obj" + str(id), (x, y - 15), cv2.FONT_ITALIC, 0.7, (255, 0, 0), 2)cv2.rectangle(roi, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)  # 根据移动物体的轮廓添加boundingboxprint(detections)cv2.imshow("Frame", frame)  # 打印结果# cv2.imshow("Mask", mask)  # 打印出蒙版# cv2.imshow("ROI", roi)  # 打印出你想要的ROI在哪key = cv2.waitKey(30)if key == 27:breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

track.py

import mathclass EuclideanDistTracker:def __init__(self):# Store the center positions of the objectsself.center_points = {}# Keep the count of the IDs# each time a new object id detected, the count will increase by oneself.id_count = 0def update(self, objects_rect):# Objects boxes and idsobjects_bbs_ids = []# Get center point of new objectfor rect in objects_rect:x, y, w, h = rectcx = (x + x + w) // 2cy = (y + y + h) // 2# Find out if that object was detected alreadysame_object_detected = Falsefor id, pt in self.center_points.items():dist = math.hypot(cx - pt[0], cy - pt[1])if dist < 25:self.center_points[id] = (cx, cy)print(self.center_points)objects_bbs_ids.append([x, y, w, h, id])same_object_detected = Truebreak# New object is detected we assign the ID to that objectif same_object_detected is False:self.center_points[self.id_count] = (cx, cy)objects_bbs_ids.append([x, y, w, h, self.id_count])self.id_count += 1# Clean the dictionary by center points to remove IDS not used anymorenew_center_points = {}for obj_bb_id in objects_bbs_ids:_, _, _, _, object_id = obj_bb_idcenter = self.center_points[object_id]new_center_points[object_id] = center# Update dictionary with IDs not used removedself.center_points = new_center_points.copy()return objects_bbs_ids

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