计算机视觉中的目标跟踪算法详解

### 计算机视觉中的目标跟踪算法详解 #### 1. cv::calcOpticalFlowSF()参数设置 在计算机视觉中，`cv::calcOpticalFlowSF()`函数的长参数形式允许设置多个用于能量最小化的双边滤波器参数、速度场交叉双边滤波器的窗口大小和参数、遮挡检测阈值、上采样联合双边滤波器的窗口大小和参数，以及不规则性图决定何时在更精细金字塔级别重新计算流的阈值。详细调整这些参数是专家的话题，下面是默认的标称值： | 参数 | 标称值 | | --- | --- | | sigma_dist | 4.1 | | sigma_color | 25.5 | | postprocess_window | 18 | | sigma_dist_fix | 55.0 | | sigma_color_fix | 25.5 | | occ_thr | 0.35 | | upscale_averaging_radius | 18 | | upscale_sigma_dist | 55.0 | | upscale_sigma_color | 25.5 | | speed_up_thr | 10 | #### 2. Mean-Shift和Camshift跟踪算法 ##### 2.1 Mean-Shift算法 Mean-Shift算法是一种在数据集密度分布中寻找局部极值的鲁棒方法。对于连续分布，它本质上是对数据密度直方图应用爬山算法；对于离散数据集，问题则相对复杂。该算法具有统计鲁棒性，会忽略远离数据峰值的离群点，只处理局部窗口内的点并移动窗口。其运行步骤如下： 1. 选择搜索窗口： - 初始位置 - 类型（均匀、多项式、指数或高斯） - 形状（对称或偏斜，可能旋转、圆形或矩形） - 大小（衰减或截止的范围） 2. 计算窗口的（可能加权的）质心。 3. 将窗口中心置于质心处。 4. 重复步骤2，直到窗口停止移动。 Mean-Shift算法与核密度估计相关，但它只寻求估计数据分布的梯度。当梯度为0时，达到分布的稳定（可能是局部）峰值。不同的窗口大小会找到不同的峰值，因为“峰值”本质上是一个与尺度相关的概念。 在OpenCV中，`cv::meanShift()`函数用于实现Mean-Shift算法，其输入是表示待分析密度分布的图像。该函数的原型如下： ```cpp int cv::meanShift( // Return number of iterations to converge cv::InputArray probImage, // density of locations (CV_8U or CV_32F) cv::Rect& window, // initial location (and size) of kernel window cv::TermCriteria criteria // limits location update iterations ); ``` 在这个函数中，`probImage`表示可能位置的密度，`window`是核窗口的初始位置和大小，`criteria`设置了Mean-Shift位置更新迭代的最大次数和最小移动量。返回值是收敛前的迭代次数。 Mean-Shift算法可用于跟踪，通过选择特征分布表示对象，在对象生成的特征分布上启动Mean-Shift窗口，并在后续视频帧中计算所选特征分布，从而实现对象的逐帧跟踪。 ##### 2.2 Camshift算法 Camshift算法是基于Mean-Shift算法的改进，主要区别在于搜索窗口可以自动调整大小。例如，在跟踪人脸时，当人靠近或远离相机，算法能自动调整窗口大小以适应人脸的变化。实现Camshift算法的函数原型如下： ```cpp RotatedRect cv::CamShift( // Return final window size and rotation cv::InputArray probImage, // Density of locations (CV_8U or CV_32F) cv::Rect& window, // Initial location (and size) of kernel window cv::TermCriteria criteria // Limits location update iterations ); ``` 该函数的三个参数与`cv::meanShift()`函数的参数含义相同。返回值包含新调整大小的矩形框，还包括通过二阶矩计算得到的对象方向。在跟踪应用中，可将上一帧的调整后矩形框作为下一帧的窗口。 需要注意的是，很多人认为Mean-Shift和Camshift算法仅用于基于颜色特征的跟踪，实际上它们可以跟踪`probImage`中表达的任何特征分布，是轻量级、鲁棒且高效的跟踪器。 #### 3. Motion Templates算法 Motion Templates算法由MIT媒体实验室的Bobick和Davis发明，并由相关人员进一步开发，是OpenCV实现的基础。该算法是跟踪一般运动的有效方法，特别适用于手势识别。使用Motion Templates需要对象的轮廓，获取对象轮廓的方法有多种： - 使用相对静止的相机进行帧间差分，得到对象的移动边缘。 - 采用色度键控，例如以亮绿色为背景，将非亮绿色的部分作为前景。 - 学习背景模型，从中分离出新的前景对象或人物作为轮廓。 - 使用主动轮廓技术，如创建近红外光墙，用近红外敏感相机观察，遮挡物会显示为轮廓。 - 使用热成像仪，将热对象（如人脸）作为前景。 - 使用分割技术（如金字塔分割或Mean-Shift分割）生成轮廓。 假设已经得到良好分割的对象轮廓，随着对象移动，新的轮廓会被捕获并覆盖上当前时间戳，旧的运动轮廓会逐渐变暗，形成运动历史图像（Motion History Image，MHI）。当轮廓的时间戳比当前系统时间戳早超过指定时长时，这些轮廓会被置为0。 OpenCV中实现Motion Templates算法的相关函数如下： ##### 3.1 cv::motempl::updateMotionHistory() 该函数用于构建运动模板，其原型如下： ```cpp void cv::motempl::updateMotionHistory( cv::InputArray silhouette, // Nonzero pixels where motion occurs cv::InputeOutputArray mhi, // Motion history image double timestamp, // Current time (usually milliseconds) double duration // Max track duration ('timestamp' units) ); ``` 在这个函数中，`silhouette`是表示运动发生位置的单通道字节图像，`mhi`是表示运动模板的单通道浮点图像，`timestamp`是当前系统时间（通常为毫秒计数），`duration`设置了运动历史像素在`mhi`中保留的最长时间。 ##### 3.2 cv::motempl::calcMotionGradient() 通过对MHI取梯度可以得到整体运动的指示，但部分梯度可能无效。该函数用于计算有效梯度，其原型如下： ```cpp void cv::motempl::calcMotionGradient( cv::InputArray mhi, // Motion history image cv::OutputArray mask, // Nonzero where valid gradients were found cv::OutputArray orientation, // Orientation of found gradients double delta1, // Minimal gradient allowed double delta2, // Maximal gradient allowed int apertureSize ```