OpenCV中Camshitf算法学习(补充)
结合OpenCV中Camshitf算法学习,做一些简单的补充,包括:
- 实现全自动跟随的一种方法
参考opencv中的相关demo,可以截取目标物体的图片,由此预先计算出其色彩投影图,用于实际的目标跟随。
Mat hsv,mask,hue,hist;
cvtColor( cut_image, hsv, CV_BGR2HSV );//cut_image为提前截取的目标图片
inRange( hsv, Scalar( MIN( _hmin, _hmax ), MIN( _smin, _smax ), MIN( _vmin, _vmax ) ),Scalar( MAX( _hmin, _hmax ), MAX( _smin, _smax ), MAX( _vmin, _vmax ) ),mask ); int ch[] = {, };
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
mixChannels(&hsv, , &hue, , ch, );
calcHist( &hue,,,mask,hist,,&hsize,&phranges);
normalize(hist, hist, , , CV_MINMAX);
上述代码计算出了目标物体的色彩投影图 hist,之后利用hist便可以实现目标物体的全自动跟随了
cvtColor( sceneImg,hsv,CV_BGR2HSV);
inRange( hsv, Scalar( MIN( _hmin, _hmax ), MIN( _smin, _smax ), MIN( _vmin, _vmax ) ),Scalar( MAX( _hmin, _hmax ), MAX( _smin, _smax ), MAX( _vmin, _vmax ) ),mask ); Mat backproj;
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
mixChannels(&hsv, , &hue, , ch, );
calcBackProject( &hue, , , hist, backproj, &phranges );
backproj &= mask;
trackWindow = Rect( , , , );
trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,
TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, , ));
- 缺陷
camshift能有效解决目标变形和遮挡的问题,对系统资源要求不高,时间复杂度低,在简单背景下能够取得良好的跟踪效果。但当背景较为复杂,或者有许 多与目标颜色相似像素干扰的情况下,会导致跟踪失败。因为它单纯的考虑颜色直方图,忽略了目标的空间分布特性,所以这种情况下需加入对跟踪目标的预测算法。
由于这个缺点,因此可以利用surf算法进行特征点匹配,从而克服camshif因复杂环境造成的影响,不过surf算法的一个缺陷是不能解决目标物体的变形。由此,最好的解决方法便是 camshift+surf 。或者说利用PCL。
2013.10.25
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