对象跟踪程序在输出图像中不显示跟踪点

Question

我需要跟踪视频帧中的对象，但为此我必须初始化好的功能来跟踪我的对象。 所以，我有一个 .mp4 文件，我保留了第一帧的蓝色通道并获得了第一帧。然后我继续通过从第一帧中提取我的感兴趣区域来创建我的二进制掩码，并指定我的 ROI 位于 y 轴上的 [300,400] 和 [460,550] x 轴内（这是前面公共汽车）。

然后，我使用 cv2.goodFeaturesToTrack 初始化 10 个角点，其质量级别为 0.01，角点之间的最小允许距离为 10 个像素。然后我尝试在 RGB 图像上显示这些点，但是我没有得到任何点。至于原因我就不知道了。 此处显示：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

vid = cv2.VideoCapture('Bus.mp4')
    
ret, frame = vid.read()

frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)
blue_ch = frame[:,:,2]

mask = blue_ch[300:400,460:550]
prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(image = mask,maxCorners=10,qualityLevel=0.01,minDistance=10,blockSize=10)

blue_ch = np.array(blue_ch)
for i in prev_pts:
    x,y = i.ravel()
    cv2.circle(blue_ch,(x,y),3,255,-1)
    
plt.imshow(blue_ch)

Answer 1

它会在左上角创建小黄点。它们与背景颜色相似，因此您可能看不到它们。

当我在 RGB frame 上绘图时，我会得到你可以在图像上看到的红点

如果我在绘图前将blue_ch 转换为RBG

blue_ch = cv2.cvtColor(blue_ch, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

然后我明白了

你得到mask = blue_ch[300:400, 460:550] 所以当我添加时

y += 300
x += 460 

然后我在正确的位置得到点

---

我的代码：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

vid = cv2.VideoCapture('Bus.mp4')
    
ret, frame = vid.read()

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
blue_ch = frame[:, :, 2]

mask = blue_ch[300:400, 460:550]
prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(image=mask, maxCorners=10, qualityLevel=0.01, minDistance=10, blockSize=10)

blue_ch = cv2.cvtColor(blue_ch, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
#blue_ch = np.array(blue_ch)

for i in prev_pts:
    x, y = i.ravel()
    y += 300
    x += 460 
    #print(x, y)
    cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, 255, -1)
    cv2.circle(blue_ch, (int(x), int(y)), 3, 255, -1)
    
# --- display with matplot ---

plt.imshow(frame)
plt.show()

plt.imshow(blue_ch)
plt.show()

# -- OR display with `cv2` ---

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
blue_ch = cv2.cvtColor(blue_ch, cv2.COLOR_BGR2RGB)

cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('blue_ch', blue_ch)

print("Press ESC to exit")
try:
    while cv2.waitKey(1) != 27: # ESC
        pass
except:    
    cv2.destroyAllWindows()