开源 python 应用开发（九）目标跟踪-优快云博客

最近有个项目需要做视觉自动化处理的工具，最后选用的软件为python，刚好这个机会进行系统学习。短时间学习，需要快速开发，所以记录要点步骤，防止忘记。

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本章节内容如下：一个简单的人脸跟踪系统，使用OpenCV的跟踪器来实时跟踪用户选择的区域（通常是面部），效果中用盒子来代替，跟踪效果也是完全没有问题。

1.安装所需库

2.核心代码分析

3.所有代码

4.最终效果

一、使用CMD安装opencv-python的库

pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

二、核心源码分析

2.1 创建了一个CSRT跟踪器、打开默认摄像头

相关代码

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    success, bbox = tracker.update(frame)
    if success:
        x, y, w, h = [int(v) for v in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('Face Tracking (CSRT)', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

三、所有代码

import cv2

tracker = cv2.TrackerCSRT_create()  # 或 cv2.TrackerKCF_create()
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 先检测人脸，初始化跟踪器
ret, frame = cap.read()
bbox = cv2.selectROI("Select Face", frame, False)
tracker.init(frame, bbox)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    success, bbox = tracker.update(frame)
    if success:
        x, y, w, h = [int(v) for v in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('Face Tracking (CSRT)', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

四、最终效果

4.1 启动后，使用鼠标，框选物体