OpenCV视觉分析之目标跟踪(5)目标跟踪类TrackerMIL的使用

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

MIL 算法以在线方式训练分类器，以将目标从背景中分离出来。多重实例学习（Multiple Instance Learning）通过在线学习避免了跟踪中的漂移问题，从而实现了更稳健的跟踪效果。该实现基于文献 [14]。原始代码可以在以下网址找到：http://vision.ucsd.edu/~bbabenko/project_miltrack.shtml。

cv::TrackerMIL 是 OpenCV 中用于目标跟踪的一个类，它实现了 MIL（Multiple Instance Learning）算法。MIL 跟踪器是一种基于在线学习的目标跟踪方法，可以在视频序列中动态地调整其模型以适应目标的变化。

MIL 跟踪器的特点

• 在线学习：能够在跟踪过程中不断调整和优化模型。
• 鲁棒性强：对遮挡、光照变化等有一定的鲁棒性。
• 适应性强：能够适应目标外观的变化。

如何使用 cv::TrackerMIL

• 创建 cv::TrackerMIL 对象：

  • 使用 cv::TrackerMIL::create() 创建一个 cv::Tracker 指针对象。

• 加载模型（可选）：

  • 如果有预训练模型文件，可以使用 loadModel 方法加载模型。

• 初始化跟踪器：

  • 使用 init 方法初始化跟踪器，并提供初始帧和目标区域。

• 更新跟踪器：

  • 使用 update 方法在后续帧中更新跟踪结果。

  代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 读取视频文件cv::VideoCapture cap( 0 );if ( !cap.isOpened() ){std::cout << "Error opening video file" << std::endl;return -1;}// 读取第一帧cv::Mat frame;cap >> frame;if ( frame.empty() ){std::cout << "Error reading first frame" << std::endl;return -1;}// 选择目标区域cv::Rect2d bbox = cv::selectROI( "Select ROI", frame, false, false );if ( bbox.width <= 0 || bbox.height <= 0 ){std::cout << "No ROI selected" << std::endl;return -1;}// 创建 TrackerMIL 对象cv::Ptr< cv::Tracker > tracker = cv::TrackerMIL::create();// 加载模型（如果有的话）// std::string modelPath = "path/to/mil_model.dat";// if (!tracker->loadModel(modelPath)) {//     std::cout << "Failed to load model: " << modelPath << std::endl;//     return -1;// }// 初始化跟踪器tracker->init( frame, bbox );// 跟踪目标while ( true ){cap >> frame;if ( frame.empty() ){break;}// 更新跟踪结果cv::Rect newBox;bool ok = tracker->update( frame, newBox );// 绘制边界框if ( ok ){cv::rectangle( frame, newBox, cv::Scalar( 0, 255, 0 ), 2, 1 );}else{cv::rectangle( frame, newBox, cv::Scalar( 0, 0, 255 ), 2, 1 );}// 显示结果cv::imshow( "Tracking", frame );if ( cv::waitKey( 1 ) >= 0 ){break;}}return 0;
}

运行结果

跟踪一个笔帽