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本篇文章主要讲述python的人工智能目标跟踪 
  
  
  
  
  
 ，本篇文章已经成功收录到我们python专栏中：https://blog.csdn.net/lbcyllqj/category_12089557.htmlhttps://blog.csdn.net/lbcyllqj/category_12089557.html

目录

前言

项目介绍

区域性锁定目标实时动态跟踪（适用 警方追捕 


 


 


 


 


 


，无人机锁定拍摄等）

首先先介绍几种AI视觉算法

详细代码讲解

完整代码及注释：

结果演示

区域性全部实时动态目标跟踪（适用夜视跟踪
 
 
 
 
 
 ，范围性观察等）

思路构建

详细代码讲解

完整代码及注释：

结果显示

前言

本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能            。

若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章（曾上过csdn综合热榜的top1）：

python进阶——人工智能视觉识别_lqj_本人的博客-CSDN博客

项目介绍

区域性锁定目标实时动态跟踪（适用 警方追捕  
   
   
   
   
   
 ，无人机锁定拍摄等）

 首先先介绍几种AI视觉算法

特性：

1.BOOSTING:算法原理类似于Harr cascdes(AdaBoost),是一种很老的算法  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
。这个算法速度慢并且不准











。

2.MIL：比BOOSTING准一点

3.KCF：速度比BOOSTING和MIL更快 

 

 

 

 

 

，与BOOSTING和MIL一样不能很好的处理遮挡问题
  
  
  
  
  
  。

4.CSRT:比KCF更准一些

 

 

 

 

 

 ，但是速度比KCF慢

5.MedianFlow:对于快速移动的目标和外形比那花迅速的目标效果不好

6.TLD：会产生朵的false-posittives

7.MOSSE：算法速度非常快            ，但是准确率比不上KCF和CSRT 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，在一些追求算法的速度场合很适用

8.GOTURN：OpenCV中自带的唯一一个基于深度学习的算法











，运行短发需要提前下载好模型文件

分别对应的伴生的函数：

详细代码讲解

导入cv模块

使用csrt算法                  ，引用伴生函数 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，并赋值给tracker

tracker = cv2.legacy.TrackerCSRT_create()

读取视频流

cap = cv2.VideoCapture(11.mp4)

先读取到第一帧

ret,frame = cap.read()

使用selectROI（前景）

















，画框将目标框起            ，并赋值给bbox

bbox = cv2.selectROI(A,frame,fromCenter=False,showCrosshair=True)

初始化tracker 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，将上面的两个值传入

tracker.init(frame,bbox)

读取每一帧

ret,frame = cap.read()

根据每一帧来更新tracker

ok,box = tracker.update(frame)

若读取成功











，就定位画框
  
  
  
  
  
  ，并跟随

if ok : (x,y,w,h) = [int(v) for v in box] cv2.rectangle(frame,pt1=(int(x),int(y)),pt2=(int(x)+int(w),int(y)+int(h)),color=(0,255,0),thickness=2)

显示视频流

cv2.imshow(A, frame)

等待50毫秒或按空格键退出

if cv2.waitKey(50) == ord(): break

 释放视频流和释放窗口

cap.release() cv2.destroyAllWindows()

完整代码及注释：

import cv2 tracker = cv2.legacy.TrackerCSRT_create()#使用csrt算法 
  
  
  
  
  
 ，引用伴生函数 


 


 


 


 


 


，并赋值给tracker cap = cv2.VideoCapture(11.mp4)#读取视频流 ret,frame = cap.read()#先读取第一帧 bbox = cv2.selectROI(A,frame,fromCenter=False,showCrosshair=True)#使用selectROI（前景）
 
 
 
 
 
 ，画框将目标框起  
   
   
   
   
   
 ，并赋值给bbox tracker.init(frame,bbox)#初始化tracker 

 

 

 

 

 

，将上面的两个值传入 while True: ret,frame = cap.read()#读取每一帧 ok,box = tracker.update(frame)#根据每一帧来跟新tracker # 若读取成功

 

 

 

 

 

 ，我们就定位画框            ，并跟随 if ok : (x,y,w,h) = [int(v) for v in box] cv2.rectangle(frame,pt1=(int(x),int(y)),pt2=(int(x)+int(w),int(y)+int(h)),color=(0,255,0),thickness=2) cv2.imshow(A, frame)#显示视频流 if cv2.waitKey(50) == ord():#等待50毫秒或键盘按空格键退出 break # 释放视频流 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，释放窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

结果演示

区域性全部实时动态目标跟踪（适用夜视跟踪











，范围性观察等）

思路构建

1.先将实时摄像流或录制视频流                  ，灰度转化并高斯模糊

2.用二值化算法将流中的物体轮廓扩充

3.分别先读到第一帧和第二帧 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，让其对比

4.寻找对比后

















，流的轮廓位置            ，并开启简易模式

5.过滤物体的矩阵轮廓将其定位绘出

详细代码讲解

导入cv模块

import cv2

将视频流转换并让其高斯模糊

gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)

二值化扩充

_,thresh = cv2.threshold(blur,20,255,cv2.THRESH_BINARY) dilated = cv2.dilate(thresh,None,iterations=3) return dilated

读取视频流或实时摄像流

cap = cv2.VideoCapture(11.mp4)

读取第一帧

ret,frame1 = cap.read()

读取第二帧

ret,frame2 = cap.read()

判断cap是否为打开状态

while cap.isOpened():

若为打开 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，则第一帧与第二帧比较

diff = cv2.absdiff(frame1,frame2) mask = filter_img(diff)

寻找比较后的物体轮廓











，并开启简易模式

contours,_ = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

使用方框将视频流中的物体框出
  
  
  
  
  
  ，得到矩阵的宽高

(x,y,w,h) = cv2.boundingRect(contour)

若矩阵的面积小于10（根据视频流中物体的大小来定义） 
  
  
  
  
  
 ，直接无视

if cv2.contourArea(contour) < 10:

将过滤的物体的矩阵轮廓绘出（一定要用int整形）

cv2.rectangle(frame1,pt1=(int(x),int(y)),pt2=(int(x)+int(w),int(y)+int(h)),color=(0,255,0),thickness=1)

将第一帧显示

cv2.imshow(A,frame1)

将上面赋值的mask显示

cv2.imshow(B,mask)

实现前后帧对比 


 


 


 


 


 


，并定位物体运动轨迹

1.将第二帧赋值给第一帧

frame1 = frame2

2.再将cap读到的赋值给第二帧（）

ret,frame2 = cap.read()

等待50毫秒或者按空格结束

if cv2.waitKey(50) == ord(): break

释放视频流及释放窗口

cap.release() cv2.destroyAllWindows()

 完整代码及注释：

import cv2 def filter_img(frame): #将视频流转换灰度并让其高斯模糊 gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0) #二值化将其扩充 _,thresh = cv2.threshold(blur,20,255,cv2.THRESH_BINARY) dilated = cv2.dilate(thresh,None,iterations=3) return dilated # 读取视频流 cap = cv2.VideoCapture(11.mp4) ret,frame1 = cap.read()#读到第一帧 ret,frame2 = cap.read()#读到第二帧 while cap.isOpened():#判断cap是否打开 diff = cv2.absdiff(frame1,frame2)#若打开
 
 
 
 
 
 ，则第一帧和第二帧作比较 mask = filter_img(diff) contours,_ = cv2.findContours(mask,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#寻找视频流的轮廓  
   
   
   
   
   
 ，简单模式 #用方框将视频流中的物体用矩形框出 for contour in contours: (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(contour)#得到矩阵的宽高 if cv2.contourArea(contour) < 10:#若矩阵的面积小于200 

 

 

 

 

 

，就无视（太小了） continue cv2.rectangle(frame1,pt1=(int(x),int(y)),pt2=(int(x)+int(w),int(y)+int(h)),color=(0,255,0),thickness=1)#将过滤的物体的矩阵轮廓绘出 # cv2.drawContours(frame1,contours,-1,(0,255,0),2)#将视频流中的物体轮廓画出 cv2.imshow(A,frame1)#将第一帧显示 cv2.imshow(B,mask)#将mask也显示 frame1 = frame2#将第二帧赋值给第一帧 ret,frame2 = cap.read()#再将cap读到的赋值给第二帧 if cv2.waitKey(50) == ord():#等待五十毫秒或者按空格结束 break #销毁cap流 cap.release() #释放窗口 cv2.destroyAllWindows()

结果显示