OpenCV目标检测Meanshif和Camshift算法解析

本文旨在对OpenCV中的Meanshift和Camshift算法进行解析，给读者提供OpenCV目标检测的攻略。

什么是Meanshift

Meanshift算法最初是用于图像压缩的，但是这个算法可以用于计算对象在图像中的位置。在计算机视觉中，Meanshift算法被广泛应用于目标跟踪任务。

Meanshift算法首先需要选择一块需要跟踪的区域，通常是矩形或者圆形。然后，根据此区域的颜色分布计算出“重心”（图像直方图峰值区域的中心点）。接着，将此中心点作为新的区域重心计算出来，并不断重复此过程直到重心位置不再移动。

Meanshift算法使用简单，对于非刚性变形，颜色不变等情况能够得到较好的跟踪效果。

Meanshift示例

下面的示例展示了Meanshift算法的使用。我们选择一张含有绿色叶子的图片，然后在图片上选择一块区域进行跟踪。

import cv2

# 读入图片
img = cv2.imread("leaf.jpg")

# 选择需要跟踪的区域
r,h,c,w = 250,90,400,125  
track_window = (c,r,w,h)

# 提取所选择区域的直方图
roi = img[r:r+h, c:c+w]
hsv_roi =  cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi],[0],mask,[180],[0,180])
cv2.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)

# 创建一个窗口并展示所选择的区域
cv2.namedWindow('roi')
cv2.imshow('roi',roi)

# 对视频帧进行处理，不断更新跟踪框的位置
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(1):
    ret ,frame = cap.read()
    if ret == True:
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv2.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)

        # 使用Meanshift算法
        ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, termination=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1))

        # 在原图上画出跟踪框
        x,y,w,h = track_window
        img2 = cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), 255,2)
        cv2.imshow('img2',img2)

        k = cv2.waitKey(60) & 0xff
        if k == 27:
            break
    else:
        break

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

执行以上代码，选择一块叶子区域，再运行后打开摄像头，会发现跟踪框始终在叶子区域内。

什么是Camshift

Camshift是Meanshift的一种变体，由Gary R. Bradsky在OpenCV的文献中提出。Camshift算法在Meanshift的基础上进行了改进，处理非刚性变形能力更强。Camshift可以自适应地调整所选择区域的大小和形状，从而能够更好地跟踪目标对象。

Camshift算法首先利用Histogram Back Projection（直方图反向投影）得到目标对象的区域，并执行Meanshift算法，得到对象的中心点。然后，在新的样本区域中计算出新的直方图，并以此更新原来的直方图。在计算出新直方图并执行Meanshift算法所得到的中心坐标与原构算出的中心坐标不同的情况下，即目标对象发生运动或变形的情况下，Camshift会重新调整目标区域的大小和形状，再次运行直方图反向投影、更新直方图和执行Meanshift算法的过程。

Camshift示例

下面的代码展示了Camshift算法的使用。我们在一个静态图片中选择一个区域用于跟踪，并且在每一帧上更新该区域的形状和大小，从而使跟踪始终跟随目标移动。

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
img = cv2.imread('bird.jpg')

# 选择跟踪的区域
r,h,c,w = 250,100,400,150  
track_window = (c,r,w,h)

# 提取所选择区域的直方图
roi = img[r:r+h, c:c+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi],[0],mask,[180],[0,180])
cv2.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)

# 设置终止条件
term_crit = ( cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )

# 打开摄像头，进行CamShift算法处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(1):
    ret ,frame = cap.read()

    # 识别对象的直方图来跟踪
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    dst = cv2.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)

    # 关键步骤，使用CamShift跟踪
    ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)

    # 进行图像的矩形绘制
    pts = cv2.boxPoints(ret)
    pts = np.int0(pts)
    img2 = cv2.polylines(frame,[pts],True, 255,2)
    cv2.imshow('img2',img2)

    k = cv2.waitKey(60) & 0xff
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

执行以上代码，选择一块鸟的区域，然后打开摄像头，会发现跟踪框一直跟随着鸟移动。

结论

本文详细介绍了OpenCV中的Meanshift和Camshift算法，展示了两个实例来说明算法的使用方法。通过这些示例，读者可以学会如何使用Meanshift和Camshift算法来进行目标跟踪。