使用 OpenCV 进行车辆跟踪

介绍

在计算机视觉领域，目标跟踪是一项重要的任务，特别是在监控系统、自动驾驶和视频分析中。OpenCV 提供了多种工具和技术来实现这一目标。本文将详细介绍如何使用 OpenCV 和 Python 来实现车辆的实时跟踪。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下库：

• OpenCV
• NumPy

你可以使用以下命令安装这些库：

pip install opencv-python-headless numpy

代码解析

导入必要的库

import cv2
import numpy as np

主函数

def main():
    # 初始化视频捕获
    cap = cv2.VideoCapture('traffic_video.mp4')

    # 获取视频的帧率
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    frame_delay = int(1000 / fps)  # 计算每帧之间的延迟时间（毫秒）

    # 创建背景减除器
    bg_subtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=30, detectShadows=False)

    # 初始化多目标追踪器
    multi_tracker = cv2.legacy.MultiTracker_create()

    # 检测间隔
    detection_interval = 5  # 每隔5帧进行一次检测
    frame_count = 0

    while True:
        # 读取下一帧
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        frame_count += 1

        # 背景减除
        fg_mask = bg_subtractor.apply(frame)

        # 形态学操作去除噪声
        kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))  # 增加核大小以提高效果
        fg_mask = cv2.morphologyEx(fg_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
        fg_mask = cv2.morphologyEx(fg_mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

        # 查找轮廓
        contours, _ = cv2.findContours(fg_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

        # 检测到的新目标
        new_bboxes = []

        for contour in contours:
            if cv2.contourArea(contour) > 200:  # 调整阈值以过滤小的轮廓
                x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
                new_bboxes.append((x, y, w, h))

        # 每隔几帧进行一次目标检测
        if frame_count % detection_interval == 0:
            # 初始化新的追踪器
            existing_bboxes = multi_tracker.getObjects()
            for bbox in new_bboxes:
                if not any(np.allclose(bbox, existing_bbox, atol=10) for existing_bbox in existing_bboxes):
                    tracker = cv2.legacy.TrackerKCF_create()  # 使用 KCF 追踪器，比 MOSSE 更稳定
                    multi_tracker.add(tracker, frame, bbox)

        # 更新多目标追踪器
        success, boxes = multi_tracker.update(frame)

        if success:
            # 绘制所有目标区域
            for i, newbox in enumerate(boxes):
                p1 = (int(newbox[0]), int(newbox[1]))
                p2 = (int(newbox[0] + newbox[2]), int(newbox[1] + newbox[3]))
                cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255, 0, 0), 2, 1)
        else:
            # 跟踪失败
            cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)

        # 显示结果
        cv2.imshow('Vehicle Tracking', frame)

        # 按下q键退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

        # 控制帧率
        cv2.waitKey(frame_delay)

    # 释放资源
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

关键步骤

1. 初始化视频捕获：

   • 使用 cv2.VideoCapture 打开视频文件。
   • 获取视频的帧率，并计算每帧之间的延迟时间。

2. 创建背景减除器：

   • 使用 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2 创建一个背景减除器，用于从视频帧中提取前景对象。

3. 初始化多目标追踪器：

   • 使用 cv2.legacy.MultiTracker_create 创建一个多目标追踪器。

4. 主循环：

   • 读取每一帧视频。
   • 应用背景减除器获取前景掩码。
   • 使用形态学操作去除噪声。
   • 查找前景掩码中的轮廓。
   • 检测新的目标并添加到追踪器中。
   • 更新多目标追踪器。
   • 绘制追踪到的目标区域。
   • 显示结果并控制帧率。

5. 释放资源：

   • 释放视频捕获对象并关闭所有窗口。

实际应用

这个代码可以应用于各种场景，例如：

• 交通监控：实时跟踪道路上的车辆，统计车流量或检测异常行为。
• 安防监控：在监控系统中实时跟踪移动物体，如入侵者或可疑行为。
• 运动分析：在体育赛事中跟踪运动员的位置和运动轨迹。

通过调整参数和优化算法，可以进一步提高跟踪的准确性和稳定性。