我正在构建一个应该跟踪未知对象的对象跟踪程序。用户必须在实时视频流中选择一个应该被跟踪的区域。我的项目类似于这个视频。
http://www.youtube.com/watch?v=G5GLIKIkd6E
我尝试了一种方法，但它不够健壮，并且跟踪器移动很多。所以我又从头开始了。
任何人都知道我如何想出视频中的方法吗？我是 emgucv 的新手，到目前为止我真的不知道从哪里开始。
【问题讨论】：
标签： c# opencv emgucv template-matching
视频建议模板匹配，由于速度的原因，我认为它更有可能是 FFT（快速傅里叶变换）方法，这在 EMGU 中相当容易实现，但很难做到完美。
首先，模板匹配方法我创建了一种方法，该方法将匹配您输入其中的图像中的对象 FFT 仅适用于颜色的单光谱图像，您必须拆分光谱并将结果矩阵相加：
Point Location;
private bool Detect_object(Image<Gray, Byte> Area_Image, Image<Gray, Byte> image_object)
{
bool success = false;
//Work out padding array size
Point dftSize = new Point(Area_Image.Width + (image_object.Width * 2), Area_Image.Height + (image_object.Height * 2));
//Pad the Array with zeros
using (Image<Gray, Byte> pad_array = new Image<Gray, Byte>(dftSize.X, dftSize.Y))
{
//copy centre
pad_array.ROI = new Rectangle(image_object.Width, image_object.Height, Area_Image.Width, Area_Image.Height);
CvInvoke.cvCopy(Area_Image, pad_array, IntPtr.Zero);
pad_array.ROI = (new Rectangle(0, 0, dftSize.X, dftSize.Y));
//Match Template
using (Image<Gray, float> result_Matrix = pad_array.MatchTemplate(image_object, TM_TYPE.CV_TM_CCOEFF_NORMED))
{
Point[] MAX_Loc, Min_Loc;
double[] min, max;
//Limit ROI to look for Match
result_Matrix.ROI = new Rectangle(image_object.Width, image_object.Height, Area_Image.Width - image_object.Width, Area_Image.Height - image_object.Height);
result_Matrix.MinMax(out min, out max, out Min_Loc, out MAX_Loc);
Location = new Point((MAX_Loc[0].X), (MAX_Loc[0].Y));
success = true;
Results =result_Matrix.Convert<Gray,Double>();
}
}
return success;
}
大多数人忘记的是用零填充数组，类似于我们使用零的模板的大小，因为这对 fft 方法没有影响。我们填充矩阵，否则我们无法正确处理边缘周围的数据，我们可能会错过匹配的项目。
第二点，我不能强调重要，这是 FFT 方法现在将返回匹配对象左上角。 result_Matrix.MinMax 查找对象最有可能匹配的位置。您需要尝试很多东西，所以如果有更多问题，请在此处或 EMGU 提问，我会尽可能提供帮助。我也会复制并粘贴此解决方案。
好吧，我将让您编写大部分代码，因为我被困住了，但实际上用户使用画框的点击事件来查找图像中对象的设置 e.X 和 e.Y 位置。模板是固定大小的，所以 100x100
Image<Gray, Byte> template_img = Main_Image.Copy(new Rectangle(x, y, 100, 100);
然后，他在对象周围的原始图像上设置了一个 ROI，这说明了运动。在我们的例子中，我们想要一个围绕 50 像素的模板的缓冲区 (ROI)。这相当于初始投资回报率：
Main_Image.ROI = new Rectangle(x - 50, y - 50, 200, 200);
现在，由于使用图像的 ROI，我们可以减慢处理速度，并且会再次弄乱原始图像的显示，因此最好执行以下操作：
using( Image<Gray, Byte> img_ROI = Main_Image.Copy(new Rectangle(x - 50, y - 50, 200, 200))
{
Detect_object(img_ROI, template_img)
}
我们使用 using 语句，因为它会在完成后处理额外的图像数据并释放资源。
现在，ROI 实际上由 Detect_object 的结果控制，这就是我们将 Location 保留为全局变量的原因。一旦 Location 成功匹配模板，我们的 using 语句将看起来更像：
using( Image<Gray, Byte> img_ROI = Main_Image.Copy(new Rectangle(Location.X - 50, Location.Y - 50, 200, 200))
{
...
}
除了 ROI 和模板的矩形之外，几乎就是这样
干杯，
克里斯
【讨论】：
该视频似乎使用了类似于 Gary Bradski 描述的 CAMSHIFT method 的内容。 Here 是 camshift 演示应用程序的 C++ 代码，我知道它不是 C#，但希望它可以轻松移植到 EmguCV。 Here 是 camshift 算法核心的文档。
希望有帮助！
【讨论】：