14、目标跟踪技术全解析

目标跟踪技术全解析

在计算机视觉领域，目标跟踪是一项至关重要的任务，它在监控、感知用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩以及驾驶辅助等众多应用中都发挥着关键作用。目标跟踪的方法多种多样，选择何种技术很大程度上取决于具体的任务需求。下面将详细介绍几种常见的目标跟踪技术。

1. 运动目标检测

要在视频中跟踪目标，首先需要识别出视频帧中对应运动目标的区域。以下是几种常见的目标跟踪场景及适用方法：
- 跟踪所有运动物体：可利用帧间差异。
- 跟踪视频中的手部运动：基于肤色的Meanshift算法是不错的选择。
- 跟踪已知外观的特定物体：模板匹配等技术会有所帮助。

下面从最简单的基本运动检测技术开始介绍。

基本运动检测

基本运动检测的核心思想是计算帧与帧之间，或者“背景”帧与其他所有帧之间的差异。以下是实现该功能的Python代码：

import cv2
import numpy as np
camera = cv2.VideoCapture(0)
es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (9,4))
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
background = None
while (True):
    ret, frame = camera.read()
    if background is None:
        background = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)