14、目标跟踪技术全解析：从基础到高级算法

目标跟踪技术全解析：从基础到高级算法

1. 目标跟踪概述

目标跟踪是在电影或摄像头视频流中定位移动对象的过程，在许多计算机视觉应用中，如监控、感知用户界面、增强现实、基于对象的视频压缩和驾驶辅助等，实时目标跟踪都是一项关键任务。跟踪对象的方法有很多种，最佳技术在很大程度上取决于具体任务。

1.1 检测移动对象

要在视频中跟踪任何对象，首先要确定视频帧中与移动对象对应的区域。跟踪视频中对象的方法有很多，每种方法的用途略有不同：
- 若要跟踪任何移动的物体，可利用帧与帧之间的差异。
- 若要跟踪视频中移动的手，基于肤色的 Meanshift 算法是最合适的解决方案。
- 若要跟踪已知外观的特定对象，模板匹配等技术会有所帮助。

接下来，我们将从最简单的技术开始，按难度递增的顺序探索目标跟踪技术。

2. 基本运动检测

最直观的解决方案是计算帧与帧之间，或者将一帧视为“背景”与其他所有帧之间的差异。以下是一个示例代码：

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:
        back