ubuntu下利用Dlib实现目标跟踪(下)——多目标跟踪
来源:互联网 发布:天龙八部灵性算法 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 11:52
接着上一篇ubuntu下利用Dlib实现目标跟踪(上),本文继续介绍Dlib的目标跟踪功能。
用dlib来实现多多目标跟踪也是很容易的,就是多声明几个dlib.correlation_tracker()类就好了,将上一篇ubuntu下利用Dlib实现目标跟踪(上)中的代码加以修改,就可以达到多目标跟踪的效果了。
先贴代码,看效果:
import osimport globimport cv2import dlib# Path to the video framesvideo_folder = os.path.join("..", "examples", "video_frames2")# Create the correlation tracker - the object needs to be initialized before it can be usedtracker1 = dlib.correlation_tracker()tracker2 = dlib.correlation_tracker()tracker3 = dlib.correlation_tracker()selection = Nonetrack_window = Nonedrag_start = Nonedef onmouse(event, x, y, flags, param): global selection,track_window,drag_start if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: drag_start = (x, y) track_window = None if drag_start: xmin = min(x, drag_start[0]) ymin = min(y, drag_start[1]) xmax = max(x, drag_start[0]) ymax = max(y, drag_start[1]) selection = (xmin, ymin, xmax, ymax) if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drag_start = None track_window = selection selection = Nonedef main(): track_window1 = () track_window2 = () track_window3 = () cv2.namedWindow('image',1) cv2.setMouseCallback('image',onmouse) # We will track the frames as we load them off of disk for k, f in enumerate(sorted(glob.glob(os.path.join(video_folder, "*.jpg")))): print("Processing Frame {}".format(k)) img_raw = cv2.imread(f) image = img_raw.copy() # We need to initialize the tracker on the first frame if k == 0: # Start a track on the object you want. box the object using the mouse and press 'Enter' to start tracking while True: img_first = image.copy() if track_window: cv2.rectangle(img_first,(track_window[0],track_window[1]),(track_window[2],track_window[3]),(0,0,255),1) elif selection: cv2.rectangle(img_first,(selection[0],selection[1]),(selection[2],selection[3]),(0,0,255),1) if track_window1: cv2.rectangle(img_first,(track_window1[0],track_window1[1]),(track_window1[2],track_window1[3]),(0,255,255),1) if track_window2: cv2.rectangle(img_first,(track_window2[0],track_window2[1]),(track_window2[2],track_window2[3]),(0,255,100),1) if track_window3: cv2.rectangle(img_first,(track_window3[0],track_window3[1]),(track_window3[2],track_window3[3]),(200,0,200),1) cv2.imshow('image',img_first) if cv2.waitKey(10) == 10: if not track_window1: track_window1 = track_window elif not track_window2: track_window2 = track_window elif not track_window3: track_window3 = track_window else: break tracker1.start_track(image, dlib.rectangle(track_window1[0], track_window1[1], track_window1[2], track_window1[3])) tracker2.start_track(image, dlib.rectangle(track_window2[0], track_window2[1], track_window2[2], track_window2[3])) tracker3.start_track(image, dlib.rectangle(track_window3[0], track_window3[1], track_window3[2], track_window3[3])) else: # Else we just attempt to track from the previous frame tracker1.update(image) tracker2.update(image) tracker3.update(image) # Get previous box and draw on showing image box1_predict = tracker1.get_position() box2_predict = tracker2.get_position() box3_predict = tracker3.get_position() cv2.rectangle(image,(int(box1_predict.left()),int(box1_predict.top())),(int(box1_predict.right()),int(box1_predict.bottom())),(0,255,255),1) cv2.rectangle(image,(int(box2_predict.left()),int(box2_predict.top())),(int(box2_predict.right()),int(box2_predict.bottom())),(0,255,100),1) cv2.rectangle(image,(int(box3_predict.left()),int(box3_predict.top())),(int(box3_predict.right()),int(box3_predict.bottom())),(200,0,200),1) cv2.imshow('image',image) cv2.waitKey(10) cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__': main()
注:video_frames2文件夹中放的是我Windows下利用dlib19.2实现多目标追踪 中用的视频图片集。
用鼠标框要跟踪的物体,框完按回车键确认,同样的手法连框三个
再次按回车键开始跟踪
跟踪效果还是很不错的
但发现dlib这个目标跟踪的物体如果遭遇遮挡,它就不灵光了(这个技术难度是很大的)
本文介绍的多目标跟踪方法和Windows下利用dlib19.2实现多目标追踪 中介绍的GitHub链接https://github.com/eveningglow/multi-object-tracker在效果上是差不多的,但速度快了的可不是一星半点儿。Windows下利用dlib19.2实现多目标追踪 也是用了Dlib和opencv,只是在Windows下用C++(不应该更快么)实现的,为什么有这么大的速度差别呢。
有空了再仔细研读一下人家的代码,看里面到底用到了什么黑科技。反正在本视频文件的跟踪效果上没有发现什么明显的差异。
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