基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现

代码实现:

运行方式:按P停止,在前景窗口鼠标点击目标,会自动生成外接矩形,再次按P,对该选定目标进行跟踪。

[cpp] view plaincopy

  1. // TwoLevel.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
  2. //
  3. /************************************************************************/
  4. /*参考文献real-time Multiple Objects Tracking with Occlusion Handling in Dynamic Scenes  */
  5. /************************************************************************/
  6. #include "stdafx.h"
  7. #include <cv.h>
  8. #include <cxcore.h>
  9. #include <highgui.h>
  10. #include <math.h>
  11. # include <time.h>
  12. #include <iostream>
  13. using namespace std;
  14. #define B(image,x,y) ((uchar*)(image->imageData + image->widthStep*(y)))[(x)*3]       //B
  15. #define G(image,x,y) ((uchar*)(image->imageData + image->widthStep*(y)))[(x)*3+1] //G
  16. #define R(image,x,y) ((uchar*)(image->imageData + image->widthStep*(y)))[(x)*3+2] //R
  17. #define S(image,x,y) ((uchar*)(image->imageData + image->widthStep*(y)))[(x)]
  18. #define  Num 10  //帧差的间隔
  19. #define  T 40    //Tf
  20. #define Re 30     //
  21. #define ai 0.08   //学习率
  22. #define CONTOUR_MAX_AREA 10000
  23. #define CONTOUR_MIN_AREA 50
  24. # define R_BIN      8  /* 红色分量的直方图条数 */
  25. # define G_BIN      8  /* 绿色分量的直方图条数 */
  26. # define B_BIN      8  /* 兰色分量的直方图条数 */
  27. # define R_SHIFT    5  /* 与上述直方图条数对应 */
  28. # define G_SHIFT    5  /* 的R、G、B分量左移位数 */
  29. # define B_SHIFT    5  /* log2( 256/8 )为移动位数 */
  30. /*
  31. 采用Park and Miller方法产生[0,1]之间均匀分布的伪随机数
  32. 算法详细描述见:
  33. [1] NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING.
  34. Cambridge University Press. 1992. pp.278-279.
  35. [2] Park, S.K., and Miller, K.W. 1988, Communications of the ACM,
  36. vol. 31, pp. 1192–1201.
  37. */
  38. #define IA 16807
  39. #define IM 2147483647
  40. #define AM (1.0/IM)
  41. #define IQ 127773
  42. #define IR 2836
  43. #define MASK 123459876
  44. typedef struct __SpaceState {  /* 状态空间变量 */
  45. int xt;               /* x坐标位置 */
  46. int yt;               /* x坐标位置 */
  47. float v_xt;           /* x方向运动速度 */
  48. float v_yt;           /* y方向运动速度 */
  49. int Hxt;              /* x方向半窗宽 */
  50. int Hyt;              /* y方向半窗宽 */
  51. float at_dot;         /* 尺度变换速度 */
  52. } SPACESTATE;
  53. bool pause=false;//是否暂停
  54. bool track = false;//是否跟踪
  55. IplImage *curframe=NULL;
  56. IplImage *pBackImg=NULL;
  57. IplImage *pFrontImg=NULL;
  58. IplImage *pTrackImg =NULL;
  59. unsigned char * img;//把iplimg改到char*  便于计算
  60. int xin,yin;//跟踪时输入的中心点
  61. int xout,yout;//跟踪时得到的输出中心点
  62. int Wid,Hei;//图像的大小
  63. int WidIn,HeiIn;//输入的半宽与半高
  64. int WidOut,HeiOut;//输出的半宽与半高
  65. long ran_seed = 802163120; /* 随机数种子,为全局变量,设置缺省值 */
  66. float DELTA_T = (float)0.05;    /* 帧频,可以为30,25,15,10等 */
  67. int POSITION_DISTURB = 15;      /* 位置扰动幅度   */
  68. float VELOCITY_DISTURB = 40.0;  /* 速度扰动幅值   */
  69. float SCALE_DISTURB = 0.0;      /* 窗宽高扰动幅度 */
  70. float SCALE_CHANGE_D = (float)0.001;   /* 尺度变换速度扰动幅度 */
  71. int NParticle = 75;       /* 粒子个数   */
  72. float * ModelHist = NULL; /* 模型直方图 */
  73. SPACESTATE * states = NULL;  /* 状态数组 */
  74. float * weights = NULL;   /* 每个粒子的权重 */
  75. int nbin;                 /* 直方图条数 */
  76. float Pi_Thres = (float)0.90; /* 权重阈值   */
  77. float Weight_Thres = (float)0.0001;  /* 最大权重阈值,用来判断是否目标丢失 */
  78. /*
  79. 设置种子数
  80. 一般利用系统时间来进行设置,也可以直接传入一个long型整数
  81. */
  82. long set_seed( long setvalue )
  83. {
  84. if ( setvalue != 0 ) /* 如果传入的参数setvalue!=0,设置该数为种子 */
  85. ran_seed = setvalue;
  86. else                 /* 否则,利用系统时间为种子数 */
  87. {
  88. ran_seed = time(NULL);
  89. }
  90. return( ran_seed );
  91. }
  92. /*
  93. 计算一幅图像中某个区域的彩色直方图分布
  94. 输入参数:
  95. int x0, y0:           指定图像区域的中心点
  96. int Wx, Hy:           指定图像区域的半宽和半高
  97. unsigned char * image:图像数据,按从左至右,从上至下的顺序扫描,
  98. 颜色排列次序:RGB, RGB, ...
  99. (或者:YUV, YUV, ...)
  100. int W, H:             图像的宽和高
  101. 输出参数:
  102. float * ColorHist:    彩色直方图,颜色索引按:
  103. i = r * G_BIN * B_BIN + g * B_BIN + b排列
  104. int bins:             彩色直方图的条数R_BIN*G_BIN*B_BIN(这里取8x8x8=512)
  105. */
  106. void CalcuColorHistogram( int x0, int y0, int Wx, int Hy,
  107. unsigned char * image, int W, int H,
  108. float * ColorHist, int bins )
  109. {
  110. int x_begin, y_begin;  /* 指定图像区域的左上角坐标 */
  111. int y_end, x_end;
  112. int x, y, i, index;
  113. int r, g, b;
  114. float k, r2, f;
  115. int a2;
  116. for ( i = 0; i < bins; i++ )     /* 直方图各个值赋0 */
  117. ColorHist[i] = 0.0;
  118. /* 考虑特殊情况:x0, y0在图像外面,或者,Wx<=0, Hy<=0 */
  119. /* 此时强制令彩色直方图为0 */
  120. if ( ( x0 < 0 ) || (x0 >= W) || ( y0 < 0 ) || ( y0 >= H )
  121. || ( Wx <= 0 ) || ( Hy <= 0 ) ) return;
  122. x_begin = x0 - Wx;               /* 计算实际高宽和区域起始点 */
  123. y_begin = y0 - Hy;
  124. if ( x_begin < 0 ) x_begin = 0;
  125. if ( y_begin < 0 ) y_begin = 0;
  126. x_end = x0 + Wx;
  127. y_end = y0 + Hy;
  128. if ( x_end >= W ) x_end = W-1;
  129. if ( y_end >= H ) y_end = H-1;
  130. a2 = Wx*Wx+Hy*Hy;                /* 计算核函数半径平方a^2 */
  131. f = 0.0;                         /* 归一化系数 */
  132. for ( y = y_begin; y <= y_end; y++ )
  133. for ( x = x_begin; x <= x_end; x++ )
  134. {
  135. r = image[(y*W+x)*3] >> R_SHIFT;   /* 计算直方图 */
  136. g = image[(y*W+x)*3+1] >> G_SHIFT; /*移位位数根据R、G、B条数 */
  137. b = image[(y*W+x)*3+2] >> B_SHIFT;
  138. index = r * G_BIN * B_BIN + g * B_BIN + b;
  139. r2 = (float)(((y-y0)*(y-y0)+(x-x0)*(x-x0))*1.0/a2); /* 计算半径平方r^2 */
  140. k = 1 - r2;   /* 核函数k(r) = 1-r^2, |r| < 1; 其他值 k(r) = 0 */
  141. f = f + k;
  142. ColorHist[index] = ColorHist[index] + k;  /* 计算核密度加权彩色直方图 */
  143. }
  144. for ( i = 0; i < bins; i++ )     /* 归一化直方图 */
  145. ColorHist[i] = ColorHist[i]/f;
  146. return;
  147. }
  148. /*
  149. 计算Bhattacharyya系数
  150. 输入参数:
  151. float * p, * q:      两个彩色直方图密度估计
  152. int bins:            直方图条数
  153. 返回值:
  154. Bhattacharyya系数
  155. */
  156. float CalcuBhattacharyya( float * p, float * q, int bins )
  157. {
  158. int i;
  159. float rho;
  160. rho = 0.0;
  161. for ( i = 0; i < bins; i++ )
  162. rho = (float)(rho + sqrt( p[i]*q[i] ));
  163. return( rho );
  164. }
  165. /*# define RECIP_SIGMA  3.98942280401  / * 1/(sqrt(2*pi)*sigma), 这里sigma = 0.1 * /*/
  166. # define SIGMA2       0.02           /* 2*sigma^2, 这里sigma = 0.1 */
  167. float CalcuWeightedPi( float rho )
  168. {
  169. float pi_n, d2;
  170. d2 = 1 - rho;
  171. //pi_n = (float)(RECIP_SIGMA * exp( - d2/SIGMA2 ));
  172. pi_n = (float)(exp( - d2/SIGMA2 ));
  173. return( pi_n );
  174. }
  175. /*
  176. 采用Park and Miller方法产生[0,1]之间均匀分布的伪随机数
  177. 算法详细描述见:
  178. [1] NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING.
  179. Cambridge University Press. 1992. pp.278-279.
  180. [2] Park, S.K., and Miller, K.W. 1988, Communications of the ACM,
  181. vol. 31, pp. 1192–1201.
  182. */
  183. float ran0(long *idum)
  184. {
  185. long k;
  186. float ans;
  187. /* *idum ^= MASK;*/      /* XORing with MASK allows use of zero and other */
  188. k=(*idum)/IQ;            /* simple bit patterns for idum.                 */
  189. *idum=IA*(*idum-k*IQ)-IR*k;  /* Compute idum=(IA*idum) % IM without over- */
  190. if (*idum < 0) *idum += IM;  /* flows by Schrage’s method.               */
  191. ans=AM*(*idum);          /* Convert idum to a floating result.            */
  192. /* *idum ^= MASK;*/      /* Unmask before return.                         */
  193. return ans;
  194. }
  195. /*
  196. 获得一个[0,1]之间均匀分布的随机数
  197. */
  198. float rand0_1()
  199. {
  200. return( ran0( &ran_seed ) );
  201. }
  202. /*
  203. 获得一个x - N(u,sigma)Gaussian分布的随机数
  204. */
  205. float randGaussian( float u, float sigma )
  206. {
  207. float x1, x2, v1, v2;
  208. float s = 100.0;
  209. float y;
  210. /*
  211. 使用筛选法产生正态分布N(0,1)的随机数(Box-Mulles方法)
  212. 1. 产生[0,1]上均匀随机变量X1,X2
  213. 2. 计算V1=2*X1-1,V2=2*X2-1,s=V1^2+V2^2
  214. 3. 若s<=1,转向步骤4,否则转1
  215. 4. 计算A=(-2ln(s)/s)^(1/2),y1=V1*A, y2=V2*A
  216. y1,y2为N(0,1)随机变量
  217. */
  218. while ( s > 1.0 )
  219. {
  220. x1 = rand0_1();
  221. x2 = rand0_1();
  222. v1 = 2 * x1 - 1;
  223. v2 = 2 * x2 - 1;
  224. s = v1*v1 + v2*v2;
  225. }
  226. y = (float)(sqrt( -2.0 * log(s)/s ) * v1);
  227. /*
  228. 根据公式
  229. z = sigma * y + u
  230. 将y变量转换成N(u,sigma)分布
  231. */
  232. return( sigma * y + u );
  233. }
  234. /*
  235. 初始化系统
  236. int x0, y0:        初始给定的图像目标区域坐标
  237. int Wx, Hy:        目标的半宽高
  238. unsigned char * img:图像数据,RGB形式
  239. int W, H:          图像宽高
  240. */
  241. int Initialize( int x0, int y0, int Wx, int Hy,
  242. unsigned char * img, int W, int H )
  243. {
  244. int i, j;
  245. float rn[7];
  246. set_seed( 0 ); /* 使用系统时钟作为种子,这个函数在 */
  247. /* 系统初始化时候要调用一次,且仅调用1次 */
  248. //NParticle = 75; /* 采样粒子个数 */
  249. //Pi_Thres = (float)0.90; /* 设置权重阈值 */
  250. states = new SPACESTATE [NParticle]; /* 申请状态数组的空间 */
  251. if ( states == NULL ) return( -2 );
  252. weights = new float [NParticle];     /* 申请粒子权重数组的空间 */
  253. if ( weights == NULL ) return( -3 );
  254. nbin = R_BIN * G_BIN * B_BIN; /* 确定直方图条数 */
  255. ModelHist = new float [nbin]; /* 申请直方图内存 */
  256. if ( ModelHist == NULL ) return( -1 );
  257. /* 计算目标模板直方图 */
  258. CalcuColorHistogram( x0, y0, Wx, Hy, img, W, H, ModelHist, nbin );
  259. /* 初始化粒子状态(以(x0,y0,1,1,Wx,Hy,0.1)为中心呈N(0,0.4)正态分布) */
  260. states[0].xt = x0;
  261. states[0].yt = y0;
  262. states[0].v_xt = (float)0.0; // 1.0
  263. states[0].v_yt = (float)0.0; // 1.0
  264. states[0].Hxt = Wx;
  265. states[0].Hyt = Hy;
  266. states[0].at_dot = (float)0.0; // 0.1
  267. weights[0] = (float)(1.0/NParticle); /* 0.9; */
  268. for ( i = 1; i < NParticle; i++ )
  269. {
  270. for ( j = 0; j < 7; j++ ) rn[j] = randGaussian( 0, (float)0.6 ); /* 产生7个随机高斯分布的数 */
  271. states[i].xt = (int)( states[0].xt + rn[0] * Wx );
  272. states[i].yt = (int)( states[0].yt + rn[1] * Hy );
  273. states[i].v_xt = (float)( states[0].v_xt + rn[2] * VELOCITY_DISTURB );
  274. states[i].v_yt = (float)( states[0].v_yt + rn[3] * VELOCITY_DISTURB );
  275. states[i].Hxt = (int)( states[0].Hxt + rn[4] * SCALE_DISTURB );
  276. states[i].Hyt = (int)( states[0].Hyt + rn[5] * SCALE_DISTURB );
  277. states[i].at_dot = (float)( states[0].at_dot + rn[6] * SCALE_CHANGE_D );
  278. /* 权重统一为1/N,让每个粒子有相等的机会 */
  279. weights[i] = (float)(1.0/NParticle);
  280. }
  281. return( 1 );
  282. }
  283. /*
  284. 计算归一化累计概率c‘_i
  285. 输入参数:
  286. float * weight:    为一个有N个权重(概率)的数组
  287. int N:             数组元素个数
  288. 输出参数:
  289. float * cumulateWeight: 为一个有N+1个累计权重的数组,
  290. cumulateWeight[0] = 0;
  291. */
  292. void NormalizeCumulatedWeight( float * weight, float * cumulateWeight, int N )
  293. {
  294. int i;
  295. for ( i = 0; i < N+1; i++ )
  296. cumulateWeight[i] = 0;
  297. for ( i = 0; i < N; i++ )
  298. cumulateWeight[i+1] = cumulateWeight[i] + weight[i];
  299. for ( i = 0; i < N+1; i++ )
  300. cumulateWeight[i] = cumulateWeight[i]/ cumulateWeight[N];
  301. return;
  302. }
  303. /*
  304. 折半查找,在数组NCumuWeight[N]中寻找一个最小的j,使得
  305. NCumuWeight[j] <=v
  306. float v:              一个给定的随机数
  307. float * NCumuWeight:  权重数组
  308. int N:                数组维数
  309. 返回值:
  310. 数组下标序号
  311. */
  312. int BinearySearch( float v, float * NCumuWeight, int N )
  313. {
  314. int l, r, m;
  315. l = 0;  r = N-1;   /* extreme left and extreme right components‘ indexes */
  316. while ( r >= l)
  317. {
  318. m = (l+r)/2;
  319. if ( v >= NCumuWeight[m] && v < NCumuWeight[m+1] ) return( m );
  320. if ( v < NCumuWeight[m] ) r = m - 1;
  321. else l = m + 1;
  322. }
  323. return( 0 );
  324. }
  325. /*
  326. 重新进行重要性采样
  327. 输入参数:
  328. float * c:          对应样本权重数组pi(n)
  329. int N:              权重数组、重采样索引数组元素个数
  330. 输出参数:
  331. int * ResampleIndex:重采样索引数组
  332. */
  333. void ImportanceSampling( float * c, int * ResampleIndex, int N )
  334. {
  335. float rnum, * cumulateWeight;
  336. int i, j;
  337. cumulateWeight = new float [N+1]; /* 申请累计权重数组内存,大小为N+1 */
  338. NormalizeCumulatedWeight( c, cumulateWeight, N ); /* 计算累计权重 */
  339. for ( i = 0; i < N; i++ )
  340. {
  341. rnum = rand0_1();       /* 随机产生一个[0,1]间均匀分布的数 */
  342. j = BinearySearch( rnum, cumulateWeight, N+1 ); /* 搜索<=rnum的最小索引j */
  343. if ( j == N ) j--;
  344. ResampleIndex[i] = j;   /* 放入重采样索引数组 */
  345. }
  346. delete cumulateWeight;
  347. return;
  348. }
  349. /*
  350. 样本选择,从N个输入样本中根据权重重新挑选出N个
  351. 输入参数:
  352. SPACESTATE * state:     原始样本集合(共N个)
  353. float * weight:         N个原始样本对应的权重
  354. int N:                  样本个数
  355. 输出参数:
  356. SPACESTATE * state:     更新过的样本集
  357. */
  358. void ReSelect( SPACESTATE * state, float * weight, int N )
  359. {
  360. SPACESTATE * tmpState;
  361. int i, * rsIdx;
  362. tmpState = new SPACESTATE[N];
  363. rsIdx = new int[N];
  364. ImportanceSampling( weight, rsIdx, N ); /* 根据权重重新采样 */
  365. for ( i = 0; i < N; i++ )
  366. tmpState[i] = state[rsIdx[i]];//temState为临时变量,其中state[i]用state[rsIdx[i]]来代替
  367. for ( i = 0; i < N; i++ )
  368. state[i] = tmpState[i];
  369. delete[] tmpState;
  370. delete[] rsIdx;
  371. return;
  372. }
  373. /*
  374. 传播:根据系统状态方程求取状态预测量
  375. 状态方程为: S(t) = A S(t-1) + W(t-1)
  376. W(t-1)为高斯噪声
  377. 输入参数:
  378. SPACESTATE * state:      待求的状态量数组
  379. int N:                   待求状态个数
  380. 输出参数:
  381. SPACESTATE * state:      更新后的预测状态量数组
  382. */
  383. void Propagate( SPACESTATE * state, int N)
  384. {
  385. int i;
  386. int j;
  387. float rn[7];
  388. /* 对每一个状态向量state[i](共N个)进行更新 */
  389. for ( i = 0; i < N; i++ )  /* 加入均值为0的随机高斯噪声 */
  390. {
  391. for ( j = 0; j < 7; j++ ) rn[j] = randGaussian( 0, (float)0.6 ); /* 产生7个随机高斯分布的数 */
  392. state[i].xt = (int)(state[i].xt + state[i].v_xt * DELTA_T + rn[0] * state[i].Hxt + 0.5);
  393. state[i].yt = (int)(state[i].yt + state[i].v_yt * DELTA_T + rn[1] * state[i].Hyt + 0.5);
  394. state[i].v_xt = (float)(state[i].v_xt + rn[2] * VELOCITY_DISTURB);
  395. state[i].v_yt = (float)(state[i].v_yt + rn[3] * VELOCITY_DISTURB);
  396. state[i].Hxt = (int)(state[i].Hxt+state[i].Hxt*state[i].at_dot + rn[4] * SCALE_DISTURB + 0.5);
  397. state[i].Hyt = (int)(state[i].Hyt+state[i].Hyt*state[i].at_dot + rn[5] * SCALE_DISTURB + 0.5);
  398. state[i].at_dot = (float)(state[i].at_dot + rn[6] * SCALE_CHANGE_D);
  399. cvCircle(pTrackImg,cvPoint(state[i].xt,state[i].yt),3, CV_RGB(0,255,0),-1);
  400. }
  401. return;
  402. }
  403. /*
  404. 观测,根据状态集合St中的每一个采样,观测直方图,然后
  405. 更新估计量,获得新的权重概率
  406. 输入参数:
  407. SPACESTATE * state:      状态量数组
  408. int N:                   状态量数组维数
  409. unsigned char * image:   图像数据,按从左至右,从上至下的顺序扫描,
  410. 颜色排列次序:RGB, RGB, ...
  411. int W, H:                图像的宽和高
  412. float * ObjectHist:      目标直方图
  413. int hbins:               目标直方图条数
  414. 输出参数:
  415. float * weight:          更新后的权重
  416. */
  417. void Observe( SPACESTATE * state, float * weight, int N,
  418. unsigned char * image, int W, int H,
  419. float * ObjectHist, int hbins )
  420. {
  421. int i;
  422. float * ColorHist;
  423. float rho;
  424. ColorHist = new float[hbins];
  425. for ( i = 0; i < N; i++ )
  426. {
  427. /* (1) 计算彩色直方图分布 */
  428. CalcuColorHistogram( state[i].xt, state[i].yt,state[i].Hxt, state[i].Hyt,
  429. image, W, H, ColorHist, hbins );
  430. /* (2) Bhattacharyya系数 */
  431. rho = CalcuBhattacharyya( ColorHist, ObjectHist, hbins );
  432. /* (3) 根据计算得的Bhattacharyya系数计算各个权重值 */
  433. weight[i] = CalcuWeightedPi( rho );
  434. }
  435. delete ColorHist;
  436. return;
  437. }
  438. /*
  439. 估计,根据权重,估计一个状态量作为跟踪输出
  440. 输入参数:
  441. SPACESTATE * state:      状态量数组
  442. float * weight:          对应权重
  443. int N:                   状态量数组维数
  444. 输出参数:
  445. SPACESTATE * EstState:   估计出的状态量
  446. */
  447. void Estimation( SPACESTATE * state, float * weight, int N,
  448. SPACESTATE & EstState )
  449. {
  450. int i;
  451. float at_dot, Hxt, Hyt, v_xt, v_yt, xt, yt;
  452. float weight_sum;
  453. at_dot = 0;
  454. Hxt = 0;    Hyt = 0;
  455. v_xt = 0;   v_yt = 0;
  456. xt = 0;     yt = 0;
  457. weight_sum = 0;
  458. for ( i = 0; i < N; i++ ) /* 求和 */
  459. {
  460. at_dot += state[i].at_dot * weight[i];
  461. Hxt += state[i].Hxt * weight[i];
  462. Hyt += state[i].Hyt * weight[i];
  463. v_xt += state[i].v_xt * weight[i];
  464. v_yt += state[i].v_yt * weight[i];
  465. xt += state[i].xt * weight[i];
  466. yt += state[i].yt * weight[i];
  467. weight_sum += weight[i];
  468. }
  469. /* 求平均 */
  470. if ( weight_sum <= 0 ) weight_sum = 1; /* 防止被0除,一般不会发生 */
  471. EstState.at_dot = at_dot/weight_sum;
  472. EstState.Hxt = (int)(Hxt/weight_sum + 0.5 );
  473. EstState.Hyt = (int)(Hyt/weight_sum + 0.5 );
  474. EstState.v_xt = v_xt/weight_sum;
  475. EstState.v_yt = v_yt/weight_sum;
  476. EstState.xt = (int)(xt/weight_sum + 0.5 );
  477. EstState.yt = (int)(yt/weight_sum + 0.5 );
  478. return;
  479. }
  480. /************************************************************
  481. 模型更新
  482. 输入参数:
  483. SPACESTATE EstState:   状态量的估计值
  484. float * TargetHist:    目标直方图
  485. int bins:              直方图条数
  486. float PiT:             阈值(权重阈值)
  487. unsigned char * img:   图像数据,RGB形式
  488. int W, H:              图像宽高
  489. 输出:
  490. float * TargetHist:    更新的目标直方图
  491. ************************************************************/
  492. # define ALPHA_COEFFICIENT      0.2     /* 目标模型更新权重取0.1-0.3 */
  493. int ModelUpdate( SPACESTATE EstState, float * TargetHist, int bins, float PiT,
  494. unsigned char * img, int W, int H )
  495. {
  496. float * EstHist, Bha, Pi_E;
  497. int i, rvalue = -1;
  498. EstHist = new float [bins];
  499. /* (1)在估计值处计算目标直方图 */
  500. CalcuColorHistogram( EstState.xt, EstState.yt, EstState.Hxt,
  501. EstState.Hyt, img, W, H, EstHist, bins );
  502. /* (2)计算Bhattacharyya系数 */
  503. Bha  = CalcuBhattacharyya( EstHist, TargetHist, bins );
  504. /* (3)计算概率权重 */
  505. Pi_E = CalcuWeightedPi( Bha );
  506. if ( Pi_E > PiT )
  507. {
  508. for ( i = 0; i < bins; i++ )
  509. {
  510. TargetHist[i] = (float)((1.0 - ALPHA_COEFFICIENT) * TargetHist[i]
  511. + ALPHA_COEFFICIENT * EstHist[i]);
  512. }
  513. rvalue = 1;
  514. }
  515. delete EstHist;
  516. return( rvalue );
  517. }
  518. /*
  519. 系统清除
  520. */
  521. void ClearAll()
  522. {
  523. if ( ModelHist != NULL ) delete [] ModelHist;
  524. if ( states != NULL ) delete [] states;
  525. if ( weights != NULL ) delete [] weights;
  526. return;
  527. }
  528. /**********************************************************************
  529. 基于彩色直方图的粒子滤波算法总流程
  530. 输入参数:
  531. unsigned char * img: 图像数据,RGB形式
  532. int W, H:            图像宽高
  533. 输出参数:
  534. int &xc, &yc:        找到的图像目标区域中心坐标
  535. int &Wx_h, &Hy_h:    找到的目标的半宽高
  536. float &max_weight:   最大权重值
  537. 返回值:
  538. 成功1,否则-1
  539. 基于彩色直方图的粒子滤波跟踪算法的完整使用方法为:
  540. (1)读取彩色视频中的1帧,并确定初始区域,以此获得该区域的中心点、
  541. 目标的半高、宽,和图像数组(RGB形式)、图像高宽参数。
  542. 采用初始化函数进行初始化
  543. int Initialize( int x0, int y0, int Wx, int Hy,
  544. unsigned char * img, int W, int H )
  545. (2)循环调用下面函数,直到N帧图像结束
  546. int ColorParticleTracking( unsigned char * image, int W, int H,
  547. int & xc, int & yc, int & Wx_h, int & Hy_h )
  548. 每次调用的输出为:目标中心坐标和目标的半高宽
  549. 如果函数返回值<0,则表明目标丢失。
  550. (3)清除系统各个变量,结束跟踪
  551. void ClearAll()
  552. **********************************************************************/
  553. int ColorParticleTracking( unsigned char * image, int W, int H,
  554. int & xc, int & yc, int & Wx_h, int & Hy_h,
  555. float & max_weight)
  556. {
  557. SPACESTATE EState;
  558. int i;
  559. /* 选择:选择样本,并进行重采样 */
  560. ReSelect( states, weights, NParticle );
  561. /* 传播:采样状态方程,对状态变量进行预测 */
  562. Propagate( states, NParticle);
  563. /* 观测:对状态量进行更新 */
  564. Observe( states, weights, NParticle, image, W, H,
  565. ModelHist, nbin );
  566. /* 估计:对状态量进行估计,提取位置量 */
  567. Estimation( states, weights, NParticle, EState );
  568. xc = EState.xt;
  569. yc = EState.yt;
  570. Wx_h = EState.Hxt;
  571. Hy_h = EState.Hyt;
  572. /* 模型更新 */
  573. ModelUpdate( EState, ModelHist, nbin, Pi_Thres, image, W, H );
  574. /* 计算最大权重值 */
  575. max_weight = weights[0];
  576. for ( i = 1; i < NParticle; i++ )
  577. max_weight = max_weight < weights[i] ? weights[i] : max_weight;
  578. /* 进行合法性检验,不合法返回-1 */
  579. if ( xc < 0 || yc < 0 || xc >= W || yc >= H ||
  580. Wx_h <= 0 || Hy_h <= 0 ) return( -1 );
  581. else
  582. return( 1 );
  583. }
  584. //把iplimage 转到img 数组中,BGR->RGB
  585. void IplToImge(IplImage* src, int w,int h)
  586. {
  587. int i,j;
  588. for ( j = 0; j < h; j++ ) // 转成正向图像
  589. for ( i = 0; i < w; i++ )
  590. {
  591. img[ ( j*w+i )*3 ] = R(src,i,j);
  592. img[ ( j*w+i )*3+1 ] = G(src,i,j);
  593. img[ ( j*w+i )*3+2 ] = B(src,i,j);
  594. }
  595. }
  596. void mouseHandler(int event, int x, int y, int flags, void* param)//在这里要注意到要再次调用cvShowImage,才能显示方框
  597. {
  598. CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);
  599. CvSeq * contours;
  600. IplImage* pFrontImg1 = 0;
  601. int centerX,centerY;
  602. int delt = 10;
  603. pFrontImg1=cvCloneImage(pFrontImg);//这里也要注意到如果在 cvShowImage("foreground",pFrontImg1)中用pFrontImg产效果,得重新定义并复制
  604. switch(event){
  605. case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
  606. //printf("laskjfkoasfl\n");
  607. //寻找轮廓
  608. if(pause)
  609. {
  610. cvFindContours(pFrontImg,storage,&contours,sizeof(CvContour),CV_RETR_EXTERNAL,
  611. CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
  612. //在原场景中绘制目标轮廓的外接矩形
  613. for (;contours;contours = contours->h_next)
  614. {
  615. CvRect r = ((CvContour*)contours)->rect;
  616. if(x>r.x&&x<(r.x+r.width)&&y>r.y&&r.y<(r.y+r.height))
  617. {
  618. if (r.height*r.width>CONTOUR_MIN_AREA && r.height*r.width<CONTOUR_MAX_AREA)
  619. {
  620. centerX = r.x+r.width/2;//得到目标中心点
  621. centerY = r.y+r.height/2;
  622. WidIn = r.width/2;//得到目标半宽与半高
  623. HeiIn = r.height/2;
  624. xin = centerX;
  625. yin = centerY;
  626. cvRectangle(pFrontImg1,cvPoint(r.x,r.y),cvPoint(r.x+r.width,r.y+r.height),cvScalar(255,255,255),2,8,0);
  627. //Initial_MeanShift_tracker(centerX,centerY,WidIn,HeiIn,img,Wid,Hei,1./delt);  //初始化跟踪变量
  628. /* 初始化跟踪器 */
  629. Initialize( centerX, centerY, WidIn, HeiIn, img, Wid, Hei );
  630. track = true;//进行跟踪
  631. cvShowImage("foreground",pFrontImg1);
  632. return;
  633. }
  634. }
  635. }
  636. }
  637. break;
  638. case CV_EVENT_LBUTTONUP:
  639. printf("Left button up\n");
  640. break;
  641. }
  642. }
  643. //void on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void *param)
  644. //{
  645. //  if(!image)
  646. //      return ;
  647. //  if(image->origin)
  648. //  {
  649. //      image->origin = 0;
  650. //      y = image->height - y;
  651. //  }
  652. //  if(selecting) //正在选择物体
  653. //  {
  654. //      selection.x = MIN(x,origin.x);
  655. //      selection.y = MIN(y,origin.y);
  656. //      selection.width = selection.x + CV_IABS(x - origin.x);
  657. //      selection.height = selection.y + CV_IABS(y - origin.y);
  658. //
  659. //      selection.x = MAX(selection.x ,0);
  660. //      selection.y = MAX(selection.y,0);
  661. //      selection.width = MIN(selection.width,image->width);
  662. //      selection.height = MIN(selection.height,image->height);
  663. //      selection.width -= selection.x;
  664. //      selection.height -= selection.y;
  665. //  }
  666. //  switch(event)
  667. //  {
  668. //  case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
  669. //      origin = cvPoint(x,y);
  670. //      selection = cvRect(x,y,0,0);
  671. //      selecting = 1;
  672. //      break;
  673. //  case CV_EVENT_LBUTTONUP:
  674. //      selecting = 0;
  675. //      if(selection.width >0 && selection.height >0)
  676. //          selected = 1;
  677. //      break;
  678. //  }
  679. //}
  680. void main()
  681. {
  682. int FrameNum=0;  //帧号
  683. int k=0;
  684. CvCapture *capture = cvCreateFileCapture("test.avi");
  685. char res1[20],res2[20];
  686. //CvCapture *capture = cvCreateFileCapture("test1.avi");
  687. //CvCapture *capture = cvCreateFileCapture("camera1_mov.avi");
  688. IplImage* frame[Num]; //用来存放图像
  689. int i,j;
  690. uchar key = false;      //用来设置暂停
  691. float rho_v;//表示相似度
  692. float max_weight;
  693. int sum=0;    //用来存放两图像帧差后的值
  694. for (i=0;i<Num;i++)
  695. {
  696. frame[i]=NULL;
  697. }
  698. IplImage *curFrameGray=NULL;
  699. IplImage *frameGray=NULL;
  700. CvMat *Mat_D,*Mat_F;   //动态矩阵与帧差后矩阵
  701. int row ,col;
  702. cvNamedWindow("video",1);
  703. cvNamedWindow("background",1);
  704. cvNamedWindow("foreground",1);
  705. cvNamedWindow("tracking",1);
  706. cvSetMouseCallback("tracking",mouseHandler,0);//响应鼠标
  707. while (capture)
  708. {
  709. curframe=cvQueryFrame(capture); //抓取一帧
  710. if(FrameNum<Num)
  711. {
  712. if(FrameNum==0)//第一帧时初始化过程
  713. {
  714. curFrameGray=cvCreateImage(cvGetSize(curframe),IPL_DEPTH_8U,1);
  715. frameGray=cvCreateImage(cvGetSize(curframe),IPL_DEPTH_8U,1);
  716. pBackImg=cvCreateImage(cvGetSize(curframe),IPL_DEPTH_8U,1);
  717. pFrontImg=cvCreateImage(cvGetSize(curframe),IPL_DEPTH_8U,1);
  718. pTrackImg = cvCreateImage(cvGetSize(curframe),IPL_DEPTH_8U,3);
  719. cvSetZero(pFrontImg);
  720. cvCvtColor(curframe,pBackImg,CV_RGB2GRAY);
  721. row=curframe->height;
  722. col=curframe->width;
  723. Mat_D=cvCreateMat(row,col,CV_32FC1);
  724. cvSetZero(Mat_D);
  725. Mat_F=cvCreateMat(row,col,CV_32FC1);
  726. cvSetZero(Mat_F);
  727. Wid = curframe->width;
  728. Hei = curframe->height;
  729. img = new unsigned char [Wid * Hei * 3];
  730. }
  731. frame[k]=cvCloneImage(curframe);  //把前num帧存入到图像数组
  732. pTrackImg = cvCloneImage(curframe);
  733. }
  734. else
  735. {
  736. k=FrameNum%Num;
  737. pTrackImg = cvCloneImage(curframe);
  738. IplToImge(curframe,Wid,Hei);
  739. cvCvtColor(curframe,curFrameGray,CV_RGB2GRAY);
  740. cvCvtColor(frame[k],frameGray,CV_RGB2GRAY);
  741. for(i=0;i<curframe->height;i++)
  742. for(j=0;j<curframe->width;j++)
  743. {
  744. sum=S(curFrameGray,j,i)-S(frameGray,j,i);
  745. sum=sum<0 ? -sum : sum;
  746. if(sum>T)   //文献中公式(1)
  747. {
  748. CV_MAT_ELEM(*Mat_F,float,i,j)=1;
  749. }
  750. else
  751. {
  752. CV_MAT_ELEM(*Mat_F,float,i,j)=0;
  753. }
  754. if(CV_MAT_ELEM(*Mat_F,float,i,j)!=0)//文献中公式(2)
  755. CV_MAT_ELEM(*Mat_D,float,i,j)=Re;
  756. else{
  757. if(CV_MAT_ELEM(*Mat_D,float,i,j)!=0)
  758. CV_MAT_ELEM(*Mat_D,float,i,j)=CV_MAT_ELEM(*Mat_D,float,i,j)-1;
  759. }
  760. if(CV_MAT_ELEM(*Mat_D,float,i,j)==0.0)
  761. {
  762. //文献中公式(3)
  763. S(pBackImg,j,i)=(uchar)((1-ai)*S(pBackImg,j,i)+ai*S(curFrameGray,j,i));
  764. }
  765. sum=S(curFrameGray,j,i)-S(pBackImg,j,i);//背景差分法
  766. sum=sum<0 ? -sum : sum;
  767. if(sum>40)
  768. {
  769. S(pFrontImg,j,i)=255;
  770. }
  771. else
  772. S(pFrontImg,j,i)=0;
  773. }
  774. frame[k]=cvCloneImage(curframe);
  775. }
  776. FrameNum++;
  777. k++;
  778. cout<<FrameNum<<endl;
  779. //进行形态学滤波,去噪
  780. cvDilate(pFrontImg, pFrontImg, 0, 2);
  781. cvErode(pFrontImg, pFrontImg, 0, 3);
  782. cvDilate(pFrontImg, pFrontImg, 0, 1);
  783. if(track)
  784. {
  785. /* 跟踪一帧 */
  786. rho_v = ColorParticleTracking( img, Wid, Hei, xout, yout, WidOut, HeiOut, max_weight);
  787. /* 画框: 新位置为蓝框 */
  788. if ( rho_v > 0 && max_weight > 0.0001 )  /* 判断是否目标丢失 */
  789. {
  790. cvRectangle(pFrontImg,cvPoint(xout - WidOut,yout - HeiOut),cvPoint(xout+WidOut,yout+HeiOut),cvScalar(255,255,255),2,8,0);
  791. cvRectangle(pTrackImg,cvPoint(xout - WidOut,yout - HeiOut),cvPoint(xout+WidOut,yout+HeiOut),cvScalar(255,255,255),2,8,0);
  792. xin = xout; yin = yout;
  793. WidIn = WidOut; HeiIn = HeiOut;
  794. /*draw_rectangle( pBuffer, Width, Height, xo, Height-yo-1, wo, ho, 0x00ff0000, 2 );
  795. xb = xo; yb = yo;
  796. wb = wo; hb = ho;*/
  797. }
  798. }
  799. cvShowImage("video",curframe);
  800. cvShowImage("foreground",pFrontImg);
  801. cvShowImage("background",pBackImg);
  802. cvShowImage("tracking",pTrackImg);
  803. /*sprintf(res1,"fore%d.jpg",FrameNum);
  804. cvSaveImage(res1,pFrontImg);
  805. sprintf(res2,"ground%d.jpg",FrameNum);
  806. cvSaveImage(res2,pBackImg);*/
  807. cvSetMouseCallback("foreground",mouseHandler,0);//响应鼠标
  808. key = cvWaitKey(1);
  809. if(key == ‘p‘) pause = true;
  810. while(pause)
  811. if(cvWaitKey(0)==‘p‘)
  812. pause = false;
  813. }
  814. cvReleaseImage(&curFrameGray);
  815. cvReleaseImage(&frameGray);
  816. cvReleaseImage(&pBackImg);
  817. cvReleaseImage(&pFrontImg);
  818. cvDestroyAllWindows();
  819. //  Clear_MeanShift_tracker();
  820. ClearAll();
  821. }

实验结果:

时间: 2024-10-02 03:47:08

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