在这一节中，主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift，因为它是连续自使用的meanShift，所以这2个函数opencv中都有，且都很重要。为了让大家先达到一个感性认识。这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改。
Camshift函数的原型为：RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria)。
其中probImage为输入图像直方图的反向投影图，window为要跟踪目标的初始位置矩形框，criteria为算法结束条件。函数返回一个有方向角度的矩阵。该函数的实现首先是利用meanshift算法计算出要跟踪的中心，然后调整初始窗口的大小位置和方向角度。在camshift内部调用了meanshift算法计算目标的重心。
下面是一个opencv自带的CamShift算法使用工程实例。该实例的作用是跟踪摄像头中目标物体，目标物体初始位置用鼠标指出，其跟踪窗口大小和方向随着目标物体的变化而变化。其代码及注释大概如下：
#include "StdAfx.h"
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <ctype.h>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat image;
bool backprojMode = false; //表示是否要进入反向投影模式，ture表示准备进入反向投影模式
bool selectObject = false;//代表是否在选要跟踪的初始目标，true表示正在用鼠标选择
int trackObject = 0; //代表跟踪目标数目
bool showHist = true;//是否显示直方图
Point origin;//用于保存鼠标选择第一次单击时点的位置
Rect selection;//用于保存鼠标选择的矩形框
int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;
void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{
if( selectObject )//只有当鼠标左键按下去时才有效，然后通过if里面代码就可以确定所选择的矩形区域selection了
{
selection.x = MIN(x, origin.x);//矩形左上角顶点坐标
selection.y = MIN(y, origin.y);
selection.width = std::abs(x - origin.x);//矩形宽
selection.height = std::abs(y - origin.y);//矩形高
selection &= Rect(0, 0, image.cols, image.rows);//用于确保所选的矩形区域在图片范围内
}
switch( event )
{
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
origin = Point(x,y);
selection = Rect(x,y,0,0);//鼠标刚按下去时初始化了一个矩形区域
selectObject = true;
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP:
selectObject = false;
if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )
trackObject = -1;
break;
}
}
void help()
{
cout << "\nThis is a demo that shows mean-shift based tracking\n"
"You select a color objects such as your face and it tracks it.\n"
"This reads from video camera (0 by default, or the camera number the user enters\n"
"Usage: \n"
" ./camshiftdemo [camera number]\n";
cout << "\n\nHot keys: \n"
"\tESC - quit the program\n"
"\tc - stop the tracking\n"
"\tb - switch to/from backprojection view\n"
"\th - show/hide object histogram\n"
"\tp - pause video\n"
"To initialize tracking, select the object with mouse\n";
}
const char* keys =
{
"{1| | 0 | camera number}"
};
int main( int argc, const char** argv )
{
help();
VideoCapture cap; //定义一个摄像头捕捉的类对象
Rect trackWindow;
RotatedRect trackBox;//定义一个旋转的矩阵类对象
int hsize = 16;
float hranges[] = {0,180};//hranges在后面的计算直方图函数中要用到
const float* phranges = hranges;
CommandLineParser parser(argc, argv, keys);//命令解析器函数
int camNum = parser.get<int>("1");
cap.open(camNum);//直接调用成员函数打开摄像头
if( !cap.isOpened() )
{
help();
cout << "***Could not initialize capturing...***\n";
cout << "Current parameter‘s value: \n";
parser.printParams();
return -1;
}
namedWindow( "Histogram", 0 );
namedWindow( "CamShift Demo", 0 );
setMouseCallback( "CamShift Demo", onMouse, 0 );//消息响应机制
createTrackbar( "Vmin", "CamShift Demo", &vmin, 256, 0 );//createTrackbar函数的功能是在对应的窗口创建滑动条，滑动条Vmin,vmin表示滑动条的值，最大为256
createTrackbar( "Vmax", "CamShift Demo", &vmax, 256, 0 );//最后一个参数为0代表没有调用滑动拖动的响应函数
createTrackbar( "Smin", "CamShift Demo", &smin, 256, 0 );//vmin,vmax,smin初始值分别为10,256,30
Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;
bool paused = false;
for(;;)
{
if( !paused )//没有暂停
{
cap >> frame;//从摄像头抓取一帧图像并输出到frame中
if( frame.empty() )
break;
}
frame.copyTo(image);
if( !paused )//没有按暂停键
{
cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);//将rgb摄像头帧转化成hsv空间的
if( trackObject )//trackObject初始化为0,或者按完键盘的‘c‘键后也为0，当鼠标单击松开后为-1
{
int _vmin = vmin, _vmax = vmax;
//inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间，可以有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h分量
//这里利用了hsv的3个通道，比较h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax)。如果3个通道都在对应的范围内，则
//mask对应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).
inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),
Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);
int ch[] = {0, 0};
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());//hue初始化为与hsv大小深度一样的矩阵，色调的度量是用角度表示的，红绿蓝之间相差120度，反色相差180度
mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数复制到hue中，0索引数组
if( trackObject < 0 )//鼠标选择区域松开后，该函数内部又将其赋值1
{
//此处的构造函数roi用的是Mat hue的矩阵头，且roi的数据指针指向hue，即共用相同的数据，select为其感兴趣的区域
Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);//mask保存的hsv的最小值
//calcHist()函数第一个参数为输入矩阵序列，第2个参数表示输入的矩阵数目，第3个参数表示将被计算直方图维数通道的列表，第4个参数表示可选的掩码函数
//第5个参数表示输出直方图，第6个参数表示直方图的维数，第7个参数为每一维直方图数组的大小，第8个参数为每一维直方图bin的边界
calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask放入hist中，hsize为每一维直方图的大小
normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化，都归一化到0~255
trackWindow = selection;
trackObject = 1;//只要鼠标选完区域松开后，且没有按键盘清0键‘c‘，则trackObject一直保持为1，因此该if函数只能执行一次，除非重新选择跟踪区域
histimg = Scalar::all(0);//与按下‘c‘键是一样的，这里的all(0)表示的是标量全部清0
int binW = histimg.cols / hsize; //histing是一个200*300的矩阵，hsize应该是每一个bin的宽度，也就是histing矩阵能分出几个bin出来
Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);//定义一个缓冲单bin矩阵
for( int i = 0; i < hsize; i++ )//saturate_case函数为从一个初始类型准确变换到另一个初始类型
buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180./hsize), 255, 255);//Vec3b为3个char值的向量
cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR);//将hsv又转换成bgr
for( int i = 0; i < hsize; i++ )
{
int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/255);//at函数为返回一个指定数组元素的参考值
rectangle( histimg, Point(i*binW,histimg.rows), //在一幅输入图像上画一个简单抽的矩形，指定左上角和右下角，并定义颜色，大小，线型等
Point((i+1)*binW,histimg.rows - val),
Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8 );
}
}
calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影，计算hue图像0通道直方图hist的反向投影，并让入backproj中
backproj &= mask;
//opencv2.0以后的版本函数命名前没有cv两字了，并且如果函数名是由2个意思的单词片段组成的话，且前面那个片段不够成单词，则第一个字母要
//大写，比如Camshift，如果第一个字母是个单词，则小写，比如meanShift，但是第二个字母一定要大写
RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow, //trackWindow为鼠标选择的区域，TermCriteria为确定迭代终止的准则
TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));//CV_TERMCRIT_EPS是通过forest_accuracy,CV_TERMCRIT_ITER
if( trackWindow.area() <= 1 ) //是通过max_num_of_trees_in_the_forest
{
int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + 5)/6;
trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,
trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &
Rect(0, 0, cols, rows);//Rect函数为矩阵的偏移和大小，即第一二个参数为矩阵的左上角点坐标，第三四个参数为矩阵的宽和高
}
if( backprojMode )
cvtColor( backproj, image, CV_GRAY2BGR );//因此投影模式下显示的也是rgb图？
ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA );//跟踪的时候以椭圆为代表目标
}
}
//后面的代码是不管pause为真还是为假都要执行的
else if( trackObject < 0 )//同时也是在按了暂停字母以后
paused = false;
if( selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0 )
{
Mat roi(image, selection);
bitwise_not(roi, roi);//bitwise_not为将每一个bit位取反
}
imshow( "CamShift Demo", image );
imshow( "Histogram", histimg );
char c = (char)waitKey(10);
if( c == 27 ) //退出键
break;
switch(c)
{
case ‘b‘: //反向投影模型交替
backprojMode = !backprojMode;
break;
case ‘c‘: //清零跟踪目标对象
trackObject = 0;
histimg = Scalar::all(0);
break;
case ‘h‘: //显示直方图交替
showHist = !showHist;
if( !showHist )
destroyWindow( "Histogram" );
else
namedWindow( "Histogram", 1 );
break;
case ‘p‘: //暂停跟踪交替
paused = !paused;
break;
default:
;
}
}
return 0;
}
运行截图如下(由于摄像头中一般会拍到人，影响不好，所以含目标物体的截图就不贴上来了)：
另外，由于Camshift主要是利用到了meanShift算法，在目标跟踪领域应用比较广泛，而meanShift也可以用于目标跟踪，只是自适用性没CamShift好，但也可以用。首先看看meanShift算法的声明：
int meanShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria)
与CamShift函数不同的一点是，它返回的不是一个矩形框，而是一个int型变量。该int型变量应该是代表找到目标物体的个数。特别需要注意的是参数window，它不仅是目标物体初始化的位置，还是实时跟踪目标后的位置，所以其实也是一个返回值。由于meanShift好像主要不是用于目标跟踪上，很多应用是在图像分割上。但是这里还是将CamShift算法例子稍微改一下，就成了meanShift算法了。主要是用window代替CamShift中的trackWindow.
其代码注释如下：
#include "StdAfx.h"
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <ctype.h>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat image;
bool backprojMode = false; //表示是否要进入反向投影模式，ture表示准备进入反向投影模式
bool selectObject = false;//代表是否在选要跟踪的初始目标，true表示正在用鼠标选择
int trackObject = 0; //代表跟踪目标数目
bool showHist = true;//是否显示直方图
Point origin;//用于保存鼠标选择第一次单击时点的位置
Rect selection;//用于保存鼠标选择的矩形框
int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;
void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{
if( selectObject )//只有当鼠标左键按下去时才有效，然后通过if里面代码就可以确定所选择的矩形区域selection了
{
selection.x = MIN(x, origin.x);//矩形左上角顶点坐标
selection.y = MIN(y, origin.y);
selection.width = std::abs(x - origin.x);//矩形宽
selection.height = std::abs(y - origin.y);//矩形高
selection &= Rect(0, 0, image.cols, image.rows);//用于确保所选的矩形区域在图片范围内
}
switch( event )
{
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
origin = Point(x,y);
selection = Rect(x,y,0,0);//鼠标刚按下去时初始化了一个矩形区域
selectObject = true;
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP:
selectObject = false;
if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )
trackObject = -1;
break;
}
}
void help()
{
cout << "\nThis is a demo that shows mean-shift based tracking\n"
"You select a color objects such as your face and it tracks it.\n"
"This reads from video camera (0 by default, or the camera number the user enters\n"
"Usage: \n"
" ./camshiftdemo [camera number]\n";
cout << "\n\nHot keys: \n"
"\tESC - quit the program\n"
"\tc - stop the tracking\n"
"\tb - switch to/from backprojection view\n"
"\th - show/hide object histogram\n"
"\tp - pause video\n"
"To initialize tracking, select the object with mouse\n";
}
const char* keys =
{
"{1| | 0 | camera number}"
};
int main( int argc, const char** argv )
{
help();
VideoCapture cap; //定义一个摄像头捕捉的类对象
Rect trackWindow;
RotatedRect trackBox;//定义一个旋转的矩阵类对象
int hsize = 16;
float hranges[] = {0,180};//hranges在后面的计算直方图函数中要用到
const float* phranges = hranges;
CommandLineParser parser(argc, argv, keys);//命令解析器函数
int camNum = parser.get<int>("1");
cap.open(camNum);//直接调用成员函数打开摄像头
if( !cap.isOpened() )
{
help();
cout << "***Could not initialize capturing...***\n";
cout << "Current parameter‘s value: \n";
parser.printParams();
return -1;
}
namedWindow( "Histogram", 0 );
namedWindow( "CamShift Demo", 0 );
setMouseCallback( "CamShift Demo", onMouse, 0 );//消息响应机制
createTrackbar( "Vmin", "CamShift Demo", &vmin, 256, 0 );//createTrackbar函数的功能是在对应的窗口创建滑动条，滑动条Vmin,vmin表示滑动条的值，最大为256
createTrackbar( "Vmax", "CamShift Demo", &vmax, 256, 0 );//最后一个参数为0代表没有调用滑动拖动的响应函数
createTrackbar( "Smin", "CamShift Demo", &smin, 256, 0 );//vmin,vmax,smin初始值分别为10,256,30
Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;
bool paused = false;
for(;;)
{
if( !paused )//没有暂停
{
cap >> frame;//从摄像头抓取一帧图像并输出到frame中
if( frame.empty() )
break;
}
frame.copyTo(image);
if( !paused )//没有按暂停键
{
cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);//将rgb摄像头帧转化成hsv空间的
if( trackObject )//trackObject初始化为0,或者按完键盘的‘c‘键后也为0，当鼠标单击松开后为-1
{
int _vmin = vmin, _vmax = vmax;
//inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间，可以有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h分量
//这里利用了hsv的3个通道，比较h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax)。如果3个通道都在对应的范围内，则
//mask对应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).
inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),
Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);
int ch[] = {0, 0};
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());//hue初始化为与hsv大小深度一样的矩阵，色调的度量是用角度表示的，红绿蓝之间相差120度，反色相差180度
mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数复制到hue中，0索引数组
if( trackObject < 0 )//鼠标选择区域松开后，该函数内部又将其赋值1
{
//此处的构造函数roi用的是Mat hue的矩阵头，且roi的数据指针指向hue，即共用相同的数据，select为其感兴趣的区域
Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);//mask保存的hsv的最小值
//calcHist()函数第一个参数为输入矩阵序列，第2个参数表示输入的矩阵数目，第3个参数表示将被计算直方图维数通道的列表，第4个参数表示可选的掩码函数
//第5个参数表示输出直方图，第6个参数表示直方图的维数，第7个参数为每一维直方图数组的大小，第8个参数为每一维直方图bin的边界
calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask放入hist中，hsize为每一维直方图的大小
normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化，都归一化到0~255
trackWindow = selection;
trackObject = 1;//只要鼠标选完区域松开后，且没有按键盘清0键‘c‘，则trackObject一直保持为1，因此该if函数只能执行一次，除非重新选择跟踪区域
histimg = Scalar::all(0);//与按下‘c‘键是一样的，这里的all(0)表示的是标量全部清0
int binW = histimg.cols / hsize; //histing是一个200*300的矩阵，hsize应该是每一个bin的宽度，也就是histing矩阵能分出几个bin出来
Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);//定义一个缓冲单bin矩阵
for( int i = 0; i < hsize; i++ )//saturate_case函数为从一个初始类型准确变换到另一个初始类型
buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180./hsize), 255, 255);//Vec3b为3个char值的向量
cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR);//将hsv又转换成bgr
for( int i = 0; i < hsize; i++ )
{
int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/255);//at函数为返回一个指定数组元素的参考值
rectangle( histimg, Point(i*binW,histimg.rows), //在一幅输入图像上画一个简单抽的矩形，指定左上角和右下角，并定义颜色，大小，线型等
Point((i+1)*binW,histimg.rows - val),
Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8 );
}
}
calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影，计算hue图像0通道直方图hist的反向投影，并让入backproj中
backproj &= mask;
//opencv2.0以后的版本函数命名前没有cv两字了，并且如果函数名是由2个意思的单词片段组成的话，且前面那个片段不够成单词，则第一个字母要
//大写，比如Camshift，如果第一个字母是个单词，则小写，比如meanShift，但是第二个字母一定要大写
meanShift(backproj, trackWindow, //trackWindow为鼠标选择的区域，TermCriteria为确定迭代终止的准则
TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));//CV_TERMCRIT_EPS是通过forest_accuracy,CV_TERMCRIT_ITER
if( trackWindow.area() <= 1 ) //是通过max_num_of_trees_in_the_forest
{
int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + 5)/6;
trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,
trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &
Rect(0, 0, cols, rows);//Rect函数为矩阵的偏移和大小，即第一二个参数为矩阵的左上角点坐标，第三四个参数为矩阵的宽和高
}
if( backprojMode )
cvtColor( backproj, image, CV_GRAY2BGR );//因此投影模式下显示的也是rgb图？
//ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA );//跟踪的时候以椭圆为代表目标
rectangle(image,Point(trackWindow.x,trackWindow.y),Point(trackWindow.x+trackWindow.width,trackWindow.y+trackWindow.height),Scalar(0,0,255),-1,CV_AA);
}
}
//后面的代码是不管pause为真还是为假都要执行的
else if( trackObject < 0 )//同时也是在按了暂停字母以后
paused = false;
if( selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0 )
{
Mat roi(image, selection);
bitwise_not(roi, roi);//bitwise_not为将每一个bit位取反
}
imshow( "CamShift Demo", image );
imshow( "Histogram", histimg );
char c = (char)waitKey(10);
if( c == 27 ) //退出键
break;
switch(c)
{
case ‘b‘: //反向投影模型交替
backprojMode = !backprojMode;
break;
case ‘c‘: //清零跟踪目标对象
trackObject = 0;
histimg = Scalar::all(0);
break;
case ‘h‘: //显示直方图交替
showHist = !showHist;
if( !showHist )
destroyWindow( "Histogram" );
else
namedWindow( "Histogram", 1 );
break;
case ‘p‘: //暂停跟踪交替
paused = !paused;
break;
default:
;
}
}
return 0;
}
本文感性上认识了怎样使用meanShift()和CamShift()函数，跟进一步的实现原理需要看其相关的论文和代码才能理解。但是从本例中调用的其它函数也可以学到很多opencv函数，效果还是很不错的。