16、计算机视觉中的视频分析与人工神经网络入门

计算机视觉中的视频分析与人工神经网络入门

视频分析与目标跟踪

在视频分析和目标跟踪领域，我们可以从基础的运动检测技术入手。一种基本的方法是计算帧之间的差异，以此实现视频背景减除。不过，这种方法相对简单，我们可以使用更复杂高效的工具，如 BackgroundSubtractor。

接下来，介绍两种重要的视频分析算法：Meanshift 和 CAMShift。在学习这两种算法的过程中，我们详细了解了颜色直方图和反向投影。同时，卡尔曼滤波器在计算机视觉领域也非常有用，它能帮助我们更好地跟踪目标。

下面是一个结合了 CAMShift/Meanshift 和卡尔曼滤波器的示例代码，用于跟踪视频中的移动物体：

# 仅处理帧（注意，我为轮廓设置了最小面积以进一步去除检测噪声）
counter = 0
for c in contours:
    if cv2.contourArea(c) > 500:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1)
        # 仅在第一帧创建行人对象，之后只需跟踪已有的对象
        if firstFrame is True:
            pedestrians[counter] = Pedestrian(counter, frame, (x, y, w, h))
        counter += 1

# 对于每个检测到的行人，执行更新方法，传入当前帧
for i,