使用 OpenCV 跟踪 blob

Question

我有一个 EMGU（openCV 包装器）程序，它从
中减去背景 一个摄像头馈送并提取漂亮干净的斑点。
现在我需要一些东西来跟踪这些 blob 并为它们分配 ID。
有什么建议/库吗？


谢谢，
软件

Answer 1

如果您有多个要跟踪的对象，可以尝试Particle Filter。

粒子过滤器基本上是在图像上“布置”粒子，每个粒子都有一定的权重。然后在每个时间步长中，通过将它们与当时对象的实际测量值进行比较来更新这些权重。然后，具有高权重的粒子将在其方向上放置更多粒子（在该方向上添加一个轻微的随机部分）以用于下一个时间步长。 在几个时间步长之后，粒子将围绕对象测量位置进行分组。这就是为什么这种方法有时也被称为适者生存的方法......

所以这整个事情建立了一个圆圈：

Initialization  ---->      Sampling
                        >             \
                       /               >
                 Updating           Prediction
                      <                /
                       \               <
                          Association

因此，这提供了一种在给定场景中跟踪对象的好方法。进行多对象跟踪的一种方法是在所有对象上使用这个粒子过滤器，这会起作用，但是当您尝试为对象提供 ID 以及对象相互交叉时有缺点，因为粒子云可能丢了一个，跟着另一个。

要解决这个问题，您可以尝试使用混合粒子过滤器（Vermaak 等人 [2003]）。这个通过一个单独的粒子过滤器跟踪每个对象（当然需要较少的粒子）。

可以在这里找到一篇很好的论文：http://www.springerlink.com/content/qn4704415gx65315/ （如果你愿意，我还可以为你提供一些其他的东西，如果你会说德语，我什至可以给你一个我不久前在我的大学里举办过的演讲）

编辑：

忘了提一下：由于您尝试在 OpenCV 中执行此操作：据我所知，有一个冷凝算法的实现（第一个在整个图像上使用一个粒子滤波器的算法）是 OpenCV 分布的一部分，虽然它可能有点过时了。直接在 OpenCV 中可能有更新的粒子过滤器方法，但如果没有，如果您寻找 OpenCV 和粒子过滤器，您会在 Google 上找到很多结果

希望对您有所帮助...如果没有，请继续询问...

Answer 2

您可以简单地改编一个 EMGU CV 示例，该示例使用 VideoSurveillance 命名空间：

     public partial class VideoSurveilance : Form
       {
          private static MCvFont _font = new MCvFont(Emgu.CV.CvEnum.FONT.CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, 1.0);
          private static Capture _cameraCapture;
          private static BlobTrackerAuto<Bgr> _tracker;
          private static IBGFGDetector<Bgr> _detector;
    
          public VideoSurveilance()
          {
             InitializeComponent();
             Run();
          }
    
          void Run()
          {
             try
             {
                _cameraCapture = new Capture();
             }
             catch (Exception e)
             {
                MessageBox.Show(e.Message);
                return;
             }
             
             _detector = new FGDetector<Bgr>(FORGROUND_DETECTOR_TYPE.FGD);
    
             _tracker = new BlobTrackerAuto<Bgr>();
    
             Application.Idle += ProcessFrame;
          }
    
          void ProcessFrame(object sender, EventArgs e)
          {
             Image<Bgr, Byte> frame = _cameraCapture.QueryFrame();
             frame._SmoothGaussian(3); //filter out noises
    
             #region use the background code book model to find the forground mask
             _detector.Update(frame);
             Image<Gray, Byte> forgroundMask = _detector.ForgroundMask;
             #endregion
    
             _tracker.Process(frame, forgroundMask);
    
             foreach (MCvBlob blob in _tracker)
             {
                frame.Draw(Rectangle.Round(blob), new Bgr(255.0, 255.0, 255.0), 2);
                frame.Draw(blob.ID.ToString(), ref _font, Point.Round(blob.Center), new Bgr(255.0, 255.0, 255.0));
             }
    
             imageBox1.Image = frame;
             imageBox2.Image = forgroundMask;
    
          }
       }