[v0.34]영상처리_객체 추적을 위한 Tracking API

220118 작성

<본 블로그는 귀퉁이 서재님의 블로그를 참고해서 공부하며 작성하였습니다>

https://bkshin.tistory.com/entry/OpenCV-32-%EA%B0%9D%EC%B2%B4-%EC%B6%94%EC%A0%81%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-Tracking-API?category=1148027 

OpenCV - 32. 객체 추적을 위한 Tracking API

 

 

 

 

 

1. Tracking API

: Tracking API를 이용하면 쉽게 객체 추적

: 추적하고자 하는 객체만 지정해주면 API가 알아서 객체를 추적

: OpenCV에서 제공하는 Tracking API생성자 (아래)

• tracker = cv2.TrackerBoosting_create() : AdaBoost 알고리즘 기반
• tracker = cv2.TrackerMIL_create() : MIL(Multiple Instance Learning) 알고리즘 기반
• tracker = cv2.TrackerKCF_create() : KCF(Kernelized Correlation Filters) 알고리즘 기반
• tracker = cv2.TrackerTLD_create() : TLD(Tracking, Learning and Detection) 알고리즘 기반
• tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create() : 객체의 전방향/역방향을 추적해서 불일치성을 측정
• tracker = cv2.TrackerGOTURN_cretae() : CNN(Convolutional Neural Networks) 기반 (OpenCV 3.4 버그로 동작X)
• tracker = cv2.TrackerCSRT_create() : CSRT(Channel and Spatial Reliability)
• tracker = cv2.TrackerMOSSE_create() : 내부적으로 그레이 스케일 사용

: 생성한 Tracker는 init() 함수로 초기화

: init() 함수의 파라미터로 두 가지 (입력 영상과 추적 대상 객체가 있는 좌표) 전달

 

retval = cv2.Tracker.init(img, boundingBox)

: Tracker 초기화

: 초기화 후 새로운 영상 프레임에서 추적 대상 객체의 위치를 찾기 위해 update() 함수를 호출

 

- img: 입력 영상
- boundingBox : 추적 대상 객체가 있는 좌표 (x, y)

 

retval, boundingBox = cv2.Tracker.update(img)

: 새로운 프레임에서 추적 대상 객체 위치 찾기

 

- img: 새로운 프레임 영상
- retval : 추적 성공 여부
- boundingBox : 새로운 프레임에서의 추적 대상 객체의 새로운 위치 (x, y, w, h)

import cv2
import sys

# cv2 버전 확인
(major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.')

if __name__ == '__main__' :
    tracker_types = ['BOOSTING', 'MIL','KCF', 'TLD', 'MEDIANFLOW', 'GOTURN', 'MOSSE']
    tracker_type = tracker_types[2]

    if int(minor_ver) < 3:
        tracker = cv2.Tracker_create(tracker_type)
    else:
        if tracker_type == 'BOOSTING':
            tracker = cv2.TrackerBoosting_create()
        if tracker_type == 'MIL':
            tracker = cv2.TrackerMIL_create()
        if tracker_type == 'KCF':
            tracker = cv2.TrackerKCF_create()
        if tracker_type == 'TLD':
            tracker = cv2.TrackerTLD_create()
        if tracker_type == 'MEDIANFLOW':
            tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create()
        if tracker_type == 'GOTURN':
            tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()
        if tracker_type == 'MOSSE':
            tracker = cv2.TrackerMOSSE_create()

    # Read video
    video = cv2.VideoCapture("img/highway.mp4")

    # Exit if video not opened.
    if not video.isOpened():
        print ("Could not open video")
        sys.exit()

    # Read first frame.
    ok, frame = video.read()
    if not ok:
        print ('Cannot read video file')
        sys.exit()

    # Define an initial bounding box
    # bbox = (x,y,x+w,y+h)

    # Uncomment the line below to select a different bounding box
    bbox = cv2.selectROI(frame, False)

    # Initialize tracker with first frame and bounding box
    ok = tracker.init(frame, bbox)

    while True:
        # Read a new frame
        ok, frame = video.read()
        if not ok:
            break

        # Start timer
        timer = cv2.getTickCount()

        # Update tracker
        ok, bbox = tracker.update(frame)

        # Calculate Frames per second (FPS)
        fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer);

        # Draw bounding box
        if ok:
            # Tracking success
            p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1]))
            p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3]))
            cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255,0,0), 2, 1)
        else :
            # Tracking failure
            cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100,80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75,(0,0,255),2)

        # Display tracker type on frame
        cv2.putText(frame, tracker_type + " Tracker", (100,20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50,170,50),2);

        # Display FPS on frame
        cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(fps)), (100,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50,170,50), 2);

        # Display result
        cv2.imshow("Tracking", frame)

        # Exit if ESC pressed
        k = cv2.waitKey(1) & 0xff
        if k == 27 : break

추적을 원하는 객체

Tracking API를 이용해서 객체를 추적

- 코드를 처음 실행하면 화면이 멈춰있음

- 추적을 원하는 객체를 드래그 + 다음으로 스페이스(space) 키를 누르기

- 자동으로 재생되고, 객체 추적을 시작

- 키보드 0~7 숫자 키를 눌러 트랙커 알고리즘을 선택 가능

- 다만 5를 누르면 오류가 뜨면서 종료 (버그땜시)

- 화면 상단의 0 : TrackerBoosting, 1 : TrackerMIL 등이 뜬다

- 현재 어떤 트랙커로 객체 추적을 하고 있는지를 나타내는 표시

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

오홍 이런걸로 자율주행 하는곤강