meanshift算法原理：meanshift跟蹤算法實戰(zhàn)

更新時間:2021年07月27日15時24分來源:傳智教育瀏覽次數(shù):

meanshift算法原理

meanshift算法的原理很簡單。假設你有一堆點集，還有一個小的窗口，這個窗口可能是圓形的，現(xiàn)在你可能要移動這個窗口到點集密度最大的區(qū)域當中。

如下圖：

最開始的窗口是藍色圓環(huán)的區(qū)域，命名為C1。藍色圓環(huán)的圓心用一個藍色的矩形標注，命名為C1_o。

而窗口中所有點的點集構(gòu)成的質(zhì)心在藍色圓形點C1_r處，顯然圓環(huán)的形心和質(zhì)心并不重合。所以，移動藍色的窗口，使得形心與之前得到的質(zhì)心重合。在新移動后的圓環(huán)的區(qū)域當中再次尋找圓環(huán)當中所包圍點集的質(zhì)心，然后再次移動，通常情況下，形心和質(zhì)心是不重合的。不斷執(zhí)行上面的移動過程，直到形心和質(zhì)心大致重合結(jié)束。這樣，最后圓形的窗口會落到像素分布最大的地方，也就是圖中的綠色圈，命名為C2。

meanshift算法除了應用在視頻追蹤當中，在聚類，平滑等等各種涉及到數(shù)據(jù)以及非監(jiān)督學習的場合當中均有重要應用，是一個應用廣泛的算法。

圖像是一個矩陣信息，如何在一個視頻當中使用meanshift算法來追蹤一個運動的物體呢? 大致流程如下：

1.首先在圖像上選定一個目標區(qū)域

2.計算選定區(qū)域的直方圖分布，一般是HSV色彩空間的直方圖。

3.對下一幀圖像b同樣計算直方圖分布。

4.計算圖像b當中與選定區(qū)域直方圖分布最為相似的區(qū)域，使用meanshift算法將選定區(qū)域沿著最為相似的部分進行移動，直到找到最相似的區(qū)域，便完成了在圖像b中的目標追蹤。

5.重復3到4的過程，就完成整個視頻目標追蹤。

通常情況下我們使用直方圖反向投影得到的圖像和第一幀目標對象的起始位置，當目標對象的移動會反映到直方圖反向投影圖中，meanshift 算法就把我們的窗口移動到反向投影圖像中灰度密度最大的區(qū)域了。如下圖所示：

直方圖反向投影的流程是：

假設我們有一張100x100的輸入圖像，有一張10x10的模板圖像，查找的過程是這樣的：

1.從輸入圖像的左上角(0,0)開始，切割一塊(0,0)至(10,10)的臨時圖像;

2.生成臨時圖像的直方圖;

3.用臨時圖像的直方圖和模板圖像的直方圖對比，對比結(jié)果記為c;

4.直方圖對比結(jié)果c，就是結(jié)果圖像(0,0)處的像素值;

5.切割輸入圖像從(0,1)至(10,11)的臨時圖像，對比直方圖，并記錄到結(jié)果圖像;

6.重復1～5步直到輸入圖像的右下角，就形成了直方圖的反向投影。

meanshift視頻追蹤實現(xiàn)

在OpenCV中實現(xiàn)Meanshift的API是：

cv.meanShift(probImage, window, criteria)

參數(shù)：

·probImage: ROI區(qū)域，即目標的直方圖的反向投影

·window：初始搜索窗口，就是定義ROI的rect

·criteria: 確定窗口搜索停止的準則，主要有迭代次數(shù)達到設置的最大值，窗口中心的漂移值大于某個設定的限值等。

實現(xiàn)Meanshift的主要流程是：

1.讀取視頻文件：cv.videoCapture()

2.感興趣區(qū)域設置：獲取第一幀圖像，并設置目標區(qū)域，即感興趣區(qū)域

3.計算直方圖：計算感興趣區(qū)域的HSV直方圖，并進行歸一化

4.目標追蹤：設置窗口搜索停止條件，直方圖反向投影，進行目標追蹤，并在目標位置繪制矩形框。

示例：

import numpy as np
import cv2 as cv
# 1.獲取圖像
cap = cv.VideoCapture('DOG.wmv')

# 2.獲取第一幀圖像，并指定目標位置
ret,frame = cap.read()
# 2.1 目標位置（行，高，列，寬）
r,h,c,w = 197,141,0,208  
track_window = (c,r,w,h)
# 2.2 指定目標的感興趣區(qū)域
roi = frame[r:r+h, c:c+w]

# 3. 計算直方圖
# 3.1 轉(zhuǎn)換色彩空間（HSV）
hsv_roi =  cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)
# 3.2 去除低亮度的值
# mask = cv.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
# 3.3 計算直方圖
roi_hist = cv.calcHist([hsv_roi],[0],None,[180],[0,180])
# 3.4 歸一化
cv.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv.NORM_MINMAX)

# 4. 目標追蹤
# 4.1 設置窗口搜索終止條件：最大迭代次數(shù)，窗口中心漂移最小值
term_crit = ( cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )

while(True):
    # 4.2 獲取每一幀圖像
    ret ,frame = cap.read()
    if ret == True:
        # 4.3 計算直方圖的反向投影
        hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)

        # 4.4 進行meanshift追蹤
        ret, track_window = cv.meanShift(dst, track_window, term_crit)

        # 4.5 將追蹤的位置繪制在視頻上，并進行顯示
        x,y,w,h = track_window
        img2 = cv.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), 255,2)
        cv.imshow('frame',img2)

        if cv.waitKey(60) & 0xFF == ord('q'):
            break        
    else:
        break
# 5. 資源釋放        
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

下面是三幀圖像的跟蹤結(jié)果：

meanshift視頻追蹤效果

Camshift算法

大家認真看下上面的結(jié)果，有一個問題，就是檢測的窗口的大小是固定的，而狗狗由近及遠是一個逐漸變小的過程，固定的窗口是不合適的。所以我們需要根據(jù)目標的大小和角度來對窗口的大小和角度進行修正。CamShift可以幫我們解決這個問題。

CamShift算法全稱是“Continuously Adaptive Mean-Shift”(連續(xù)自適應MeanShift算法)，是對MeanShift算法的改進算法，可隨著跟蹤目標的大小變化實時調(diào)整搜索窗口的大小，具有較好的跟蹤效果。

Camshift算法首先應用meanshift，一旦meanshift收斂，它就會更新窗口的大小，還計算最佳擬合橢圓的方向，從而根據(jù)目標的位置和大小更新搜索窗口。如下圖所示：

Camshift在OpenCV中實現(xiàn)時，只需將上述的meanshift函數(shù)改為Camshift函數(shù)即可：

將Camshift中的：

 # 4.4 進行meanshift追蹤
        ret, track_window = cv.meanShift(dst, track_window, term_crit)
        # 4.5 將追蹤的位置繪制在視頻上，并進行顯示
        x,y,w,h = track_window
        img2 = cv.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), 255,2)

改為：

#進行camshift追蹤
    ret, track_window = cv.CamShift(dst, track_window, term_crit)

        # 繪制追蹤結(jié)果
        pts = cv.boxPoints(ret)
        pts = np.int0(pts)
        img2 = cv.polylines(frame,[pts],True, 255,2)