我正在尝试使用 OpenCV 创建简单的 blob 跟踪。我已经使用 findcontours 检测到了这些斑点。我想给这些 blob 一个常量 ID。
我已经收集了前一帧和当前帧中的 blob 列表。然后我取了前一帧中每个 blob 和当前帧之间的距离。我想知道还需要什么来跟踪 blob 并给它们一个 ID。我只是获取了前一帧和当前帧 blob 之间的距离，但是如何使用 blob 之间的测量距离为 blob 分配一致的 ID？
【问题讨论】：
标签： c++ opencv computer-vision tracking
您可以使用cvblobslib 库进行斑点检测...
【讨论】：
这是一个 Blob 跟踪的 OpenCV 代码示例：
#include "stdafx.h"
#include <opencv2\opencv.hpp>
IplImage* GetThresholdedImage(IplImage* img)
{
// Convert the image into an HSV image
IplImage* imgHSV = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3);
cvCvtColor(img, imgHSV, CV_BGR2HSV);
IplImage* imgThreshed = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
// Values 20,100,100 to 30,255,255 working perfect for yellow at around 6pm
cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(112, 100, 100), cvScalar(124, 255, 255), imgThreshed);
cvReleaseImage(&imgHSV);
return imgThreshed;
}
int main()
{
// Initialize capturing live feed from the camera
CvCapture* capture = 0;
capture = cvCaptureFromCAM(0);
// Couldn't get a device? Throw an error and quit
if(!capture)
{
printf("Could not initialize capturing...\n");
return -1;
}
// The two windows we'll be using
cvNamedWindow("video");
cvNamedWindow("thresh");
// This image holds the "scribble" data...
// the tracked positions of the ball
IplImage* imgScribble = NULL;
// An infinite loop
while(true)
{
// Will hold a frame captured from the camera
IplImage* frame = 0;
frame = cvQueryFrame(capture);
// If we couldn't grab a frame... quit
if(!frame)
break;
// If this is the first frame, we need to initialize it
if(imgScribble == NULL)
{
imgScribble = cvCreateImage(cvGetSize(frame), 8, 3);
}
// Holds the yellow thresholded image (yellow = white, rest = black)
IplImage* imgYellowThresh = GetThresholdedImage(frame);
// Calculate the moments to estimate the position of the ball
CvMoments *moments = (CvMoments*)malloc(sizeof(CvMoments));
cvMoments(imgYellowThresh, moments, 1);
// The actual moment values
double moment10 = cvGetSpatialMoment(moments, 1, 0);
double moment01 = cvGetSpatialMoment(moments, 0, 1);
double area = cvGetCentralMoment(moments, 0, 0);
// Holding the last and current ball positions
static int posX = 0;
static int posY = 0;
int lastX = posX;
int lastY = posY;
posX = moment10/area;
posY = moment01/area;
// Print it out for debugging purposes
printf("position (%d,%d)\n", posX, posY);
// We want to draw a line only if its a valid position
if(lastX>0 && lastY>0 && posX>0 && posY>0)
{
// Draw a yellow line from the previous point to the current point
cvLine(imgScribble, cvPoint(posX, posY), cvPoint(lastX, lastY), cvScalar(0,255,255), 5);
}
// Add the scribbling image and the frame... and we get a combination of the two
cvAdd(frame, imgScribble, frame);
cvShowImage("thresh", imgYellowThresh);
cvShowImage("video", frame);
// Wait for a keypress
int c = cvWaitKey(10);
if(c!=-1)
{
// If pressed, break out of the loop
break;
}
// Release the thresholded image... we need no memory leaks.. please
cvReleaseImage(&imgYellowThresh);
delete moments;
}
// We're done using the camera. Other applications can now use it
cvReleaseCapture(&capture);
return 0;
}
【讨论】：
在第一帧中，您可以以任何方式分配 id，1 表示您找到的第一个，2 表示第二个......或者只是根据他们在集合中的位置给他们 ID。
然后在下一帧你将不得不使用最佳匹配。找到 blob，计算当前 blob 与前一个图像的所有 blob 之间的所有距离，并将每个前一个 ID 分配给最近的 blob。刚刚进入该字段的 Blob 将获得新的 ID。
现在您有两帧，您可以对下一帧进行运动预测。只需计算 blob 先前位置和当前位置之间的 deltaX 和 deltaY。您可以使用此信息来猜测未来的位置。匹配这个未来的位置。
如果您没有太多重叠的 blob，并且每个帧之间的移动不是太快且不稳定，这应该可以工作。
使用通过多张图像的评分系统可能会更准确：
获取前 3 或 5 个图像的位置。对于第一帧的任何斑点，在第 2 帧上寻找最近的斑点，计算速度（deltaX deltaY），寻找最接近第 3、4、5 帧的预测位置...总结预测位置和最近斑点之间的所有距离成为分数。使用第 2 帧上的第 2 个最近点执行相同操作（它将向另一个方向搜索）。分数越低，它最有可能是好的 blob。
如果你有很多 blob，你应该使用四叉树来加速进程。比较平方距离；它将避免大量的 sqrt 计算。
了解 blob 通常如何移动以调整算法非常重要。
【讨论】：