最简单的目标跟踪（模版匹配）

一、概述

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支。研究的人很多，近几年也出现了很多很多的算法。大家看看淋漓满目的paper就知道了。但在这里，我们也聚焦下比较简单的算法，看看它的优势在哪里。毕竟有时候简单就是一种美。

在这里我们一起来欣赏下“模板匹配”这个简单点的跟踪算法。它的思想很简单，我们把要跟踪的目标保存好，然后在每一帧来临的时候，我们在整个图像中寻找与这个目标最相似的，我们就相信这个就是目标了。那如何判断相似呢？就用到了一些相关性的东西了，这个在我之前的一篇博文里面介绍过，大家可以参考下：

模板匹配中差值的平方和（SSD）与互相关准则的关系

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8549743

然后为了适应目标的变化，我们就需要随时更新我们要跟踪的目标。换句话来说，在跟踪t帧的时候，也就是在第t帧寻找目标的时候，是与t-1帧中我们找到的目标来进行比较的。这样目标的外观变化就会及时的更新。这个就叫做在线跟踪方法。当然了，这个策略会导致跟踪漂移的问题，这就是近几年很多跟踪算法关注的重要问题之一了。

二、代码实现

我的代码是基于VS2010+ OpenCV2.4.2的。代码可以读入视频，也可以读摄像头，两者的选择只需要在代码中稍微修改即可。对于视频来说，运行会先显示第一帧，然后我们用鼠标框选要跟踪的目标，然后跟踪器开始跟踪每一帧。对摄像头来说，就会一直采集图像，然后我们用鼠标框选要跟踪的目标，接着跟踪器开始跟踪后面的每一帧。具体代码如下：

simpleTracker.cpp

[cpp] view plaincopy

1. // Object tracking algorithm using matchTemplate
2. // Author : zouxy
3. // Date   : 2013-10-28
4. // HomePage : http://blog.csdn.net/zouxy09
5. // Email  : [email protected]
6. #include <opencv2/opencv.hpp>
7. using namespace cv;
8. using namespace std;
9. // Global variables
10. Rect box;
11. bool drawing_box = false;
12. bool gotBB = false;
13. // bounding box mouse callback
14. void mouseHandler(int event, int x, int y, int flags, void *param){
15. switch( event ){
16. case CV_EVENT_MOUSEMOVE:
17. if (drawing_box){
18. box.width = x-box.x;
19. box.height = y-box.y;
20. }
21. break;
22. case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
23. drawing_box = true;
24. box = Rect( x, y, 0, 0 );
25. break;
26. case CV_EVENT_LBUTTONUP:
27. drawing_box = false;
28. if( box.width < 0 ){
29. box.x += box.width;
30. box.width *= -1;
31. }
32. if( box.height < 0 ){
33. box.y += box.height;
34. box.height *= -1;
35. }
36. gotBB = true;
37. break;
38. }
39. }
40. // tracker: get search patches around the last tracking box,
41. // and find the most similar one
42. void tracking(Mat frame, Mat &model, Rect &trackBox)
43. {
44. Mat gray;
45. cvtColor(frame, gray, CV_RGB2GRAY);
46. Rect searchWindow;
47. searchWindow.width = trackBox.width * 3;
48. searchWindow.height = trackBox.height * 3;
49. searchWindow.x = trackBox.x + trackBox.width * 0.5 - searchWindow.width * 0.5;
50. searchWindow.y = trackBox.y + trackBox.height * 0.5 - searchWindow.height * 0.5;
51. searchWindow &= Rect(0, 0, frame.cols, frame.rows);
52. Mat similarity;
53. matchTemplate(gray(searchWindow), model, similarity, CV_TM_CCOEFF_NORMED);
54. double mag_r;
55. Point point;
56. minMaxLoc(similarity, 0, &mag_r, 0, &point);
57. trackBox.x = point.x + searchWindow.x;
58. trackBox.y = point.y + searchWindow.y;
59. model = gray(trackBox);
60. }
61. int main(int argc, char * argv[])
62. {
63. VideoCapture capture;
64. capture.open("david.mpg");
65. bool fromfile = true;
66. //Init camera
67. if (!capture.isOpened())
68. {
69. cout << "capture device failed to open!" << endl;
70. return -1;
71. }
72. //Register mouse callback to draw the bounding box
73. cvNamedWindow("Tracker", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
74. cvSetMouseCallback("Tracker", mouseHandler, NULL );
75. Mat frame, model;
76. capture >> frame;
77. while(!gotBB)
78. {
79. if (!fromfile)
80. capture >> frame;
81. imshow("Tracker", frame);
82. if (cvWaitKey(20) == ‘q‘)
83. return 1;
84. }
85. //Remove callback
86. cvSetMouseCallback("Tracker", NULL, NULL );
87. Mat gray;
88. cvtColor(frame, gray, CV_RGB2GRAY);
89. model = gray(box);
90. int frameCount = 0;
91. while (1)
92. {
93. capture >> frame;
94. if (frame.empty())
95. return -1;
96. double t = (double)cvGetTickCount();
97. frameCount++;
98. // tracking
99. tracking(frame, model, box);
100. // show
101. stringstream buf;
102. buf << frameCount;
103. string num = buf.str();
104. putText(frame, num, Point(20, 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255), 3);
105. rectangle(frame, box, Scalar(0, 0, 255), 3);
106. imshow("Tracker", frame);
107. t = (double)cvGetTickCount() - t;
108. cout << "cost time: " << t / ((double)cvGetTickFrequency()*1000.) << endl;
109. if ( cvWaitKey(1) == 27 )
110. break;
111. }
112. return 0;
113. }

三、结果

       我们对在目标跟踪领域一个benchmark的视频-david来测试下代码的效果。如下图所以，每帧的帧号在右上角所示。这个视频的光照变化是挺大的，但是简单的模板匹配方法还是可以挺有效的进行跟踪的，而且速度很快，在这个视频中，只花费了1ms左右（耗时的长度与目标框的大小和机器的性能有关）。