1、概述

　　案例：使用OpenCV的CAMShift算法实现视频中对象跟踪

　　算法API介绍：

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CamShift( InputArray probImage, CV_IN_OUT Rect& window,TermCriteria criteria );
probImage：要跟踪对象的直方图反向投影矩阵
window：跟踪的目标区域
criteria：迭代停止条件

　　算法实现步骤：

　　　　1.实例化VideoCapture

　　　　2.使用VideoCapture的open方法打开视频

　　　　3.while循环读取视频帧

　　　　4.检测是否是读取的第一帧，如果是第一帧则对第一帧选取roi区域，并生成roi区域的直方图矩阵

　　　　5.否则就使用计算过的直方图数据制作脂肪头的反射投影矩阵

　　　　6.使用CAMShift算法跟踪对象，并输入跟踪对象矩阵

　　　　7.使用跟踪矩阵数据绘制外接圆

　　　　8.循环4~7步骤，直到视频帧读取结束

2、代码示例

CAM_Shift_Video_Object_Tracking::CAM_Shift_Video_Object_Tracking(QWidget *parent): MyGraphicsView{parent}
{this->setWindowTitle("CAMShift对象跟踪");QPushButton *btn = new QPushButton(this);btn->setText("选择视频");connect(btn,&QPushButton::clicked,[=](){choiceVideo();});
}void CAM_Shift_Video_Object_Tracking::choiceVideo(){path = QFileDialog::getOpenFileName(this,"请选择视频","/Users/yangwei/Downloads/",tr("Image Files(*.mp4 *.avi)"));qDebug()<<"视频路径："<<path;videoObjectTracking(path.toStdString().c_str());
}void CAM_Shift_Video_Object_Tracking::videoObjectTracking(const char *filePath){VideoCapture capture;capture.open(filePath);if(!capture.isOpened()){qDebug()<<"打开视频失败";return;}bool isFirstRead = true;//是否读取的第一帧Mat frame;//视频帧图像Mat hsv;//hsv色彩空间图像数据Rect selection;//选中区域Mat mask;//颜色过滤的遮罩Mat hue;//h通道数据Mat hist;//图像直方图数据Mat backprojection;//直方图反向投影的输出float hrange[] = { 0, 180 };const float* hranges = hrange;int bins = 16;Mat drawImg = Mat::zeros(300, 300, CV_8UC3);//直方图就绘制在这个图像中while(capture.read(frame)){if(isFirstRead){//如果是第一帧就需要选取roi区域，并对selection填充数据Rect2d rect = selectROI(frame);selection.x = rect.x;selection.y = rect.y;selection.width = rect.width;selection.height = rect.height;qDebug()<<"第一帧已选取完成";}qDebug()<<"转HSV";//转换hsv色彩空间cvtColor(frame,hsv,COLOR_BGR2HSV);//使用inRange过滤像素
//        inRange(hsv,Scalar(26,43,46),Scalar(34,255,255),mask);inRange(hsv,Scalar(13,30,32),Scalar(50,255,255),mask);//使用mixChanngles获取H通道的数据int channels[] = { 0, 0 };qDebug()<<"过滤H通道";hue = Mat(hsv.size(), hsv.depth());mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, channels, 1);if(isFirstRead){//如果是第一帧，就计算roi区域的直方图qDebug()<<"计算并绘制直方图";Mat roi(hue,selection);Mat maskRoi(mask,selection);calcHist(&roi,1,0,maskRoi,hist,1,&bins,&hranges);//将直方图数据归一化到0~255normalize(hist,hist,0,255,NORM_MINMAX);//绘制直方图数据int binw = drawImg.cols / bins;Mat colorIndex = Mat(1, bins, CV_8UC3);for (int i = 0; i < bins; i++) {colorIndex.at<Vec3b>(0, i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i * 180 / bins), 255, 255);}cvtColor(colorIndex, colorIndex, COLOR_HSV2BGR);for (int i = 0; i < bins; i++) {int  val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*drawImg.rows / 255);rectangle(drawImg, Point(i*binw, drawImg.rows), Point((i + 1)*binw, drawImg.rows - val), Scalar(colorIndex.at<Vec3b>(0, i)), -1, 8, 0);}}//对直方图执行反向投影(作为camshift函数会用到)，作为输入calcBackProject(&hue,1,0,hist,backprojection,&hranges);//执行CAMShift跟踪backprojection &= mask;//此处是为了让结果更加精准RotatedRect trackBox = CamShift(backprojection,selection,TermCriteria((TermCriteria::COUNT | TermCriteria::EPS), 10, 1));//绘制roi区域的外接圆ellipse(frame,trackBox,Scalar(0,255,255),3);if(isFirstRead){isFirstRead= false;}imshow("frame",frame);imshow("hist",drawImg);int c = waitKey(1);if(c==27){break;}}capture.release();}

3、图像演示

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