视觉显著物体跟踪与交通标志识别

### 视觉显著物体跟踪与交通标志识别 #### 1. 视觉显著物体跟踪 在物体跟踪领域，均值漂移算法是一种常用的方法，但它存在一定的局限性。当物体大小快速变化时，例如物体直接朝向相机移动，均值漂移跟踪可能会失败。为了应对这种情况，OpenCV 提供了 `cv2.CamShift` 算法，它考虑了物体的旋转和大小变化，是一种连续自适应的均值漂移算法。此外，OpenCV 还有一系列内置的跟踪器，统称为 OpenCV 跟踪 API。 ##### 1.1 OpenCV 跟踪 API 介绍 我们可以使用 OpenCV 跟踪 API 中的算法在视频中跟踪物体。这些算法具有相同的 API，可用于跟踪单个物体。如果要跟踪多个物体，可以为每个物体创建一个新的跟踪器。 以下是使用 OpenCV 跟踪 API 跟踪物体的具体步骤： 1. **导入库并定义常量**： ```python import argparse import time import cv2 import numpy as np # Define Constants FONT = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX GREEN = (20, 200, 20) RED = (20, 20, 255) ``` 2. **定义跟踪器构造函数映射**： ```python trackers = { 'BOOSTING': cv2.TrackerBoosting_create, 'MIL': cv2.TrackerMIL_create, 'KCF': cv2.TrackerKCF_create, 'TLD': cv2.TrackerTLD_create, 'MEDIANFLOW': cv2.TrackerMedianFlow_create, 'GOTURN': cv2.TrackerGOTURN_create, 'MOSSE': cv2.TrackerMOSSE_create, 'CSRT': cv2.TrackerCSRT_create } ``` 3. **解析命令行参数**： ```python # Parse arguments parser = argparse.ArgumentParser(description='Tracking API demo.') parser.add_argument( '--tracker', default="KCF", help=f"One of {trackers.keys()}") parser.add_argument( '--video', help="Video file to use", default="videos/test.mp4") args = parser.parse_args() ``` 4. **检查跟踪器是否存在并读取视频第一帧**： ```python tracker_name = args.tracker.upper() assert tracker_name in trackers, f"Tracker should be one of {trackers.keys()}" video = cv2.VideoCapture(args.video) assert video.isOpened(), "Could not open video" ok, frame = video.read() assert ok, "Video file is not readable" ``` 5. **选择感兴趣区域**： ```python bbox = cv2.selectROI(frame, False) ``` 6. **初始化跟踪器**： ```python tracker = trackers[tracker_name]() tracker.init(frame, bbox) ``` 7. **更新跟踪器并计算 FPS**： ```python for ok, frame in iter(video.read, (False, None)): start_time = time.time() ok, bbox = tracker.update(frame) fps = 1 / (time.time() - start_time) if ok: x, y, w, h = np.array(bbox, dtype=np.int) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, ```