opencv实战项目二十七：基于meanshif的视频脸部跟踪

文章目录

前言
一、Mean Shift是什么？
二、opencv中meanshift使用流程
三、使用代码：
四、效果：

前言

在当今这个信息化时代，图像和视频处理技术已经渗透到我们生活的方方面面，从安防监控、智能交通到人机交互等领域，都离不开目标跟踪技术的应用。作为计算机视觉领域的一个重要分支，目标跟踪技术一直以来都是研究的热点。而在众多的目标跟踪算法中，基于OpenCV的Mean Shift算法以其简洁、高效的特点受到了广泛的关注。本文将带你走进基于OpenCV的Mean Shift跟踪算法的世界，深入剖析其原理，并通过实战案例，教你如何使用OpenCV库实现一个简单而实用的人脸跟踪系统。

一、Mean Shift是什么？

Mean Shift算法是一种有效的迭代方法，用于寻找数据集中点的密集区域，它在模式识别和图像处理等领域有着广泛的应用，尤其是在目标跟踪和图像分割任务中。Mean Shift算法的核心思想是通过迭代方式更新候选点的位置，直到收敛到数据的高密度区域。这个过程可以概括为以下几个步骤：

1.初始化：选择一个或多个种子点（通常是目标点的初始估计）。
2.计算偏移量：在每个迭代步骤中，计算当前种子点周围的点的加权平均位置（即均值），这个加权平均位置与当前种子点的差值称为偏移量。
3.更新位置：将种子点更新为加权平均位置。
4.重复迭代：重复上述步骤，直到偏移量小于一个预设的阈值，表明种子点已经收敛到数据的一个密度峰值。

可以简化理解：即假设你有一组点。(它可以是像直方图反向投影这样的像素分布)。你有一个小窗口(可能是一个圆圈)，你必须将该窗口移动到最大像素密度(或最大点数)的区域。如下图所示: 在这里插入图片描述
初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。它的原始中心被标记为蓝色矩形，命名为“C1_o”。但是如果你找到窗口内点的质心，你会得到点“C1_r”(用蓝色小圆圈标记)，这是窗口的真正质心。它们肯定不匹配。所以移动你的窗口，使新窗口的圆与之前的质心匹配。再次找到新的质心。最有可能的是，它不会匹配。因此，再次移动它，并继续迭代，使窗口的中心和它的质心落在同一位置(或在一个小的期望误差)。最后你得到的是一个具有最大像素分布的窗口。它有一个绿色的圆圈，命名为“C2”。正如你在图片中看到的，它有最大数量的点。
因此，通常传递直方图反投影图像和初始目标位置。当物体运动时，这种运动明显地反映在直方图反投影图像中。因此，meanshift算法将我们的窗口移动到具有最大密度的新位置。

二、opencv中meanshift使用流程

在opencv中支持meanshift算法的使用其api为cv2.meanShift，在 OpenCV 中使用 cv2.meanShift 函数需要以下步骤：

初始化目标区域：首先，需要指定一个初始的目标区域（通常是一个矩形框），这可以通过手动选择或使用其他方法（如物体检测算法）来实现。
计算直方图反向投影：为了跟踪目标，需要计算目标的颜色直方图，并将其反向投影到整个图像上。这有助于突出显示与目标颜色匹配的区域。
调用 cv2.meanShift使用反向投影图像和初始目标窗口调用 cv2.meanShift 函数，它会返回新的目标位置。

第二步直方图反向投影使用的方法为cv2.calcBackProject,反向投影技术是一种基于色彩统计的目标检测方法。它将每个像素点的颜色与目标物体的颜色直方图进行比较，并创建一个新的图像，该图像的每个像素值表示该像素颜色与目标颜色匹配的概率。这个概率图像可以用于后续的目标跟踪或分割。
其函数为dst = cv2.calcBackProject(images, channels, hist, ranges, scale)
参数介绍：

images：一个或多个源图像的列表，通常是单通道图像。
channels：需要计算反向投影的图像通道的索引列表。
hist：目标颜色直方图，通常是通过 cv2.calcHist 函数计算得到的。
ranges：每个直方图通道的值范围，通常是 [0, 256]。
scale：可选参数，用于缩放返回的反向投影值，默认为 1。

在计算好反向投影之后，调用cv2.meanShift算法寻找新的矩形框，retval, target = cv2.meanShift(probImage, window, criteria)：
输入参数：

probImage：反向投影图像，通常是通过 cv2.calcBackProject 函数生成的。
window：初始搜索窗口，通常是一个矩形区域 (x, y, width, height)，表示目标的初始位置和大小。
criteria：停止迭代的标准，通常是一个包含三个元素的元组 (type, max_iter, epsilon)，其中：
type：确定用于停止迭代的准则类型，通常是 cv2.TERM_CRITERIA_EPS 或 cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER。
max_iter：最大迭代次数。
epsilon：所需的精度或阈值，当窗口移动小于这个值时，迭代停止。

返回值：

retval：迭代过程中的迭代次数。
target：目标的最终位置，即更新后的窗口位置 (x, y, width, height)。

三、使用代码：

import cv2
import numpy as np# 视频文件路径
video_path = 'D:\input_video.mp4'# 设置初始化的窗口位置
r, h, c, w = 100, 400, 200, 300  # 设置初试窗口位置和大小
track_window = (c, r, w, h)# 初始化视频读取
cap = cv2.VideoCapture(video_path)# 读取第一帧
ret, frame = cap.read()# 设置追踪的区域
roi = frame[r:r + h, c:c + w]
# roi区域的hsv图像
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 取值hsv值在(0,60,32)到(180,255,255)之间的部分
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.)))
# 计算直方图,参数为 图片(可多)，通道数，蒙板区域，直方图长度，范围
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
# 归一化
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)# 设置终止条件，迭代10次或者至少移动1次
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)while ret:ret, frame = cap.read()if ret == True:frame = cv2.flip(frame, 1)# 计算每一帧的hsv图像hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 计算反向投影dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)# 调用meanShift算法在dst中寻找目标窗口，找到后返回目标窗口ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)# 在图像上绘制它x, y, w, h = track_windowimg2 = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), 255, 2)cv2.imshow('img2', img2)if cv2.waitKey(0) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()