使用 reTerminal 和 Pi 摄像头结合 OpenCV 进行目标跟踪
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简介
目标跟踪是指在视频的连续帧中持续定位特定目标的过程。在单目标跟踪器的领域中，初始帧作为参考，目标对象由一个边界矩形标记。随后，跟踪算法会在后续帧中跟踪并追踪目标的移动。通常，这些跟踪器会与目标检测器结合使用，在实际应用中结合两者的优势以提高准确性和效率。
开始准备
在开始这个项目之前，您需要按照以下说明提前准备好硬件和软件。
硬件准备
软件准备
我们推荐从官方网站安装 Bullseye 或 Bookworm 版本的 Raspberry Pi 64 位操作系统。如果您希望安装新的 Raspbian 操作系统，请按照此 指南 中的步骤操作。
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我们强烈建议您查看我们之前的教程 OpenCV 入门，因为本教程是我们系列教程的延续。
跟踪 vs. 检测
在之前的 wiki 中，我们介绍了人脸检测和颜色检测，但注意到它们的间歇性特性。以下是一个快速比较：
- 速度优势： 跟踪比检测更快。通过利用前一帧的数据，跟踪算法可以预测对象的位置，而检测算法通常在每一帧中从头开始。
- 处理失败： 如果人脸检测器因遮挡而失败，跟踪算法表现出色。它们可以处理部分遮挡，在检测不足时提供更强的性能。
- 身份持续性： 对象检测提供检测对象的矩形框，但缺乏身份持续性。跟踪在保持跨帧的一致对象身份方面表现出色，这对于许多现实世界的应用至关重要。
跟踪领域有哪些算法？
以下是一些主要的对象跟踪算法及其优缺点：
BOOSTING
- 优点：简单且实时。对于一致的运动表现良好。
- 缺点：在复杂的运动模式和遮挡情况下表现较差。
- 速度：快。
- 准确性：中等。
MIL (多实例学习)
- 优点：在处理遮挡和对象外观变化方面效果显著。
- 缺点：可能对噪声和背景杂乱敏感。
- 速度：中等。
- 准确性：良好。
KCF (核相关滤波器)
- 优点：高速度性能。对尺度变化具有鲁棒性。
- 缺点：对对象离开视野的情况敏感。
- 速度：快。
- 准确性：中等到高。
TLD (跟踪、学习和检测)
- 优点：自我更新并能够重新检测丢失的对象。
- 缺点：容易漂移，可能在快速运动情况下表现困难。
- 速度：中等。
- 准确性：中等。
MEDIANFLOW
- 优点：在处理突然的运动变化和遮挡方面表现出色。
- 缺点：可能在对象外观发生显著变化时表现困难。
- 速度：快。
- 准确性：中等。
MOSSE (最小输出平方误差)
- 优点：极快，适合实时应用。
- 缺点：在复杂条件下鲁棒性有限。
- 速度：非常快。
- 准确性：中等。
CSRT (通道和空间可靠性跟踪器)
- 优点：高准确性，对复杂场景具有鲁棒性。
- 缺点：计算成本较高。
- 速度：中等。
- 准确性：高。
运行代码
确保您处于正确的文件夹。如果不是，请执行以下命令：
cd Seeed_Python_ReTerminal/samples/Opencv_and_piCam
然后，或者您也可以使用 Thonny IDE 来运行 Python 脚本。
python Tracking.py
上述 Python 脚本旨在跟踪人脸。以下代码片段处理跟踪失败的情况，系统会启动新的检测过程，反之亦然。
python DetectandTrack.py
技术支持
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