用OpenCV跟踪对象

Question

我正在尝试实现一个单目标的跟踪，其中OpenCV是机器人的一部分，它跟踪一个在帧中被标记为矩形区域的对象。基于框架中定义的模板，机器人必须追逐该对象。对象不能是单一颜色的，而且对象的方向也会发生变化。机器人捕获的视频由笔记本电脑处理，移动命令作为处理的结果发送给机器人。

我对OpenCV很陌生。在阅读了一些关于运动跟踪的内容后，我发现通过动态更新模板，Lucas-Kanade方法适合于这一目的。

这个方法能满足我的要求吗？使用这种方法可以实现实时处理吗？我还想知道其他方法是否最适合我的目的？

如果我错了，请纠正我。

Answer 1

跟踪是一个广泛研究的课题，目前还没有一个标准的(也没有普遍稳健的)解决方案。相当健壮的跟踪代码是多年来编写的，主要由PhD学生编写。

如果你被允许使用别人的代码，输入youtube：掠夺者:能学习的照相机。它是一种相当通用的快速跟踪算法(它是一种基于特征的高级类Haar树/级联分类器)。在视频中，你可以找到研究论文的参考资料，如果你用谷歌搜索发明家Zdanek的老大学主页，你可以下载并使用他的代码。

如果您必须自己编写代码，则需要使用一些非常简单的系统。如果您的跟踪对象没有太多的变化，并且没有剧烈的移动，我建议使用匹配的模板。一旦检测与原始模板有一些不同，您可以使用最近的检测更新模板。这会导致漂移。如果漂移太大，您可以回到原来的模板。

然而，注意:在跟踪方面修修补补没有什么可期待的.卢卡斯-卡纳德只在研究论文中表现强劲。;)

Answer 2

我会从YouTube开始，看看其他研究人员到目前为止做了什么，看看他们的研究论文是否发布在网上。其他关键词你可以谷歌是Voila分类器(人脸识别)，基于AdaBoost的对象分类器，主动外观模型和大量新的研究论文(绝对超出我的范围)。

2009年初，你可以看看我在闪光灯上写的东西。需要摄像头和闪光灯在你的浏览器，使用openCV作为后端。

Answer 3

对这个问题的回答有点晚，但可能有助于今后的参考。

我开发了一个使用OpenCV C++ lib学习对象跟踪的项目。指向我的项目的链接是发展/。项目的wiki页面为您提供了问题陈述的所有细节和学习跟踪对象的各种指针。

我的主要解决方案链接是这里。我想在视频里追踪一只乌龟。为此，我使用了模板匹配openCV库的方法。

matchTemplate( frame，templ，result，match_method )；

我从视频的一个帧中选择了海龟，并将其保存为*.png文件。然后，我使用png文件作为模板来匹配视频的每一帧。对我来说效果很好。但我必须承认，这不是一个很好的解决办法。如果您将此用于机器人视觉，我建议您使用"Haartraining“，这是OpenCV中给出的一种机器学习技术。您还可以查看我的try 这里。

希望这能帮上忙。