【CV】计算机视觉中的特征追踪与背景处理

计算机视觉领域中的重要任务之一是视频特征追踪，它可以用于目标跟踪、运动分析、行为识别等应用。然而，在实际应用中，经常会遇到需要仅处理视频中特定特征物体而忽略背景的情况，这就需要进行背景处理。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库进行视频特征追踪，并提供针对特定特征物体的背景处理解决方案和示例。

视频特征追踪

视频特征追踪是指在视频序列中跟踪特定目标或特征的运动轨迹。常见的视频特征包括角点、边缘、光流等。在本文中，我们将以角点为例进行视频特征追踪。

角点检测

首先，需要在视频帧中检测角点，常用的角点检测算法包括Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测。这里以Shi-Tomasi角点检测为例：
实现对视频中角点的追踪，并将角点的运动轨迹绘制在视频帧上。

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 创建Shi-Tomasi角点检测器
feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

# 读取第一帧并检测角点
ret, old_frame = cap.read()
old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params)

# 创建显示颜色
color = (0, 255, 0)

# 循环处理视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算光流
    p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)

    # 选择好的角点
    good_new = p1[st