[编程算法] OpenCV Camshift算法+目标跟踪源码

一、Camshift算法简介

Camshift它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去。

二、Camshift算法原理

Camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。

分为三个部分：

1、色彩投影图（反向投影）：

(1) RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。

(2) 然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。

(3) 将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。

2、MeanShift

meanshift算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。

算法过程为：

(1) 在颜色概率分布图中选取搜索窗W

(2) 计算零阶距：

计算一阶距：

计算搜索窗的质心：

(3) 调整搜索窗大小，宽度为：

长度为1.2s;

(4) 移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重复2)3)4)，直到搜索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。

3、Camshift

将meanshift算法扩展到连续图像序列，就是Camshift算法。它将视频的所有帧做meanshift运算，并将上一帧的结果，即搜索窗的大小和中心，作为下一帧meanshift算法搜索窗的初始值。如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。

算法过程为：

(1) 初始化搜索窗

(2) 计算搜索窗的颜色概率分布（反向投影）

(3) 运行meanshift算法，获得搜索窗新的大小和位置。

(4) 在下一帧视频图像中用(3)中的值重新初始化搜索窗的大小和位置，再跳转到(2)继续进行。

Camshift能有效解决目标变形和遮挡的问题，对系统资源要求不高，时间复杂度低，在简单背景下能够取得良好的跟踪效果。但当背景较为复杂，或者有许多与目标颜色相似像素干扰的情况下，会导致跟踪失败。因为它单纯的考虑颜色直方图，忽略了目标的空间分布特性，所以这种情况下需加入对跟踪目标的预测算法。

三、Camshift算法+目标跟踪源码

#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/videoio.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"

#include <iostream>
#include <ctype.h>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat image;

bool backprojMode = false;
bool selectObject = false;
int trackObject = 0;
bool showHist = true;
Point origin;
Rect selection;
int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;

// User draws box around object to track. This triggers CAMShift to start tracking
static void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{
    if( selectObject )
    {
        selection.x = MIN(x, origin.x);
        selection.y = MIN(y, origin.y);
        selection.width = std::abs(x - origin.x);
        selection.height = std::abs(y - origin.y);

        selection &= Rect(0, 0, image.cols, image.rows);
    }

    switch( event )
    {
    case EVENT_LBUTTONDOWN:
        origin = Point(x,y);
        selection = Rect(x,y,0,0);
        selectObject = true;
        break;
    case EVENT_LBUTTONUP:
        selectObject = false;
        if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )
            trackObject = -1;   // Set up CAMShift properties in main() loop
        break;
    }
}

static void showHelp()
{
	cout << "\n\n\tThis Demo shows mean-shift based tracking\n"
		"\tPlease use the mouse to select a colored object and track it\n"
		"----------------------------------------------------------------------------\n" ;

	cout << "\n\tOperating Instructions:\n"
		"\tESC - quit the program\n"
	    "\tc - stop the tracking\n"
	    "\tb - switch to/from backprojection view\n"
	    "\th - show/hide object histogram\n"
	    "\tp - pause video\n"
	    "To initialize tracking, select the object with mouse\n";
}

int main( int argc, const char** argv )
{
    // 显示操作信息
	showHelp();
	
    VideoCapture cap;
    Rect trackWindow;
    int hsize = 16;
    float hranges[] = {0,180};
    const float* phranges = hranges;
	
    //打开摄像机camera0
    cap.open(0);
    if( !cap.isOpened() )
    {
        cout << "***Could not initialize capturing...***\n";
        return -1;
    }

    // 显示窗口名称、注册鼠标回调函数、创建参数条
    namedWindow( "Histogram", 0 );
    namedWindow( "CamShift Demo", 0 );
    setMouseCallback( "CamShift Demo", onMouse, 0 );
    createTrackbar( "Vmin", "CamShift Demo", &vmin, 256, 0 );
    createTrackbar( "Vmax", "CamShift Demo", &vmax, 256, 0 );
    createTrackbar( "Smin", "CamShift Demo", &smin, 256, 0 );

    Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;
    bool paused = false;

    for(;;)
    {
        if( !paused )
        {
            cap >> frame;
            if( frame.empty() )
                break;
        }

        // 把frame的内容复制到image
        frame.copyTo(image);

        if( !paused )
        {
            // RGB转为HSV利于处理
            cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);

            if( trackObject )
            {
                int _vmin = vmin, _vmax = vmax;

                // inRange函数设置亮度阈值，去除低亮度的像素点的影响
                inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),
                        Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);
                int ch[] = {0, 0};
                hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
                mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);

                if( trackObject < 0 )
                {
                    // Object has been selected by user, set up CAMShift search properties once
                    Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);
                    calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);
                    normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX);

                    trackWindow = selection;
                    trackObject = 1; // Don';t set up again, unless user selects new ROI

                    histimg = Scalar::all(0);
                    int binW = histimg.cols / hsize;
                    Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);
                    for( int i = 0; i < hsize; i++ )
                        buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180./hsize), 255, 255);
                    cvtColor(buf, buf, COLOR_HSV2BGR);

                    for( int i = 0; i < hsize; i++ )
                    {
                        int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/255);
                        rectangle( histimg, Point(i*binW,histimg.rows),
                                   Point((i+1)*binW,histimg.rows - val),
                                   Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8 );
                    }
                }

                // Perform CAMShift
                calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);
                backproj &= mask;
                RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,
                                    TermCriteria( TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1 ));
                if( trackWindow.area() <= 1 )
                {
                    int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + 5)/6;
                    trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,
                                       trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &
                                  Rect(0, 0, cols, rows);
                }

                if( backprojMode )
                    cvtColor( backproj, image, COLOR_GRAY2BGR );
                ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, LINE_AA );
            }
        }
        else if( trackObject < 0 )
            paused = false;

        if( selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0 )
        {
            Mat roi(image, selection);
            bitwise_not(roi, roi);
        }

        imshow( "CamShift Demo", image );
        imshow( "Histogram", histimg );

        char c = (char)waitKey(10);
        if( c == 27 )
            break;
        switch(c)
        {
        case ';b';:
            backprojMode = !backprojMode;
            break;
        case ';c';:
            trackObject = 0;
            histimg = Scalar::all(0);
            break;
        case ';h';:
            showHist = !showHist;
            if( !showHist )
                destroyWindow( "Histogram" );
            else
                namedWindow( "Histogram", 1 );
            break;
        case ';p';:
            paused = !paused;
            break;
        default:
            ;
        }
    }

    return 0;
}

效果展示：

四、Camshift算法总结

Camshift 是由 Meanshift 推导而来，Meanshift 主要是用在单张影像上，但是独立一张影像分析对追踪而言并无意义，Camshift 就是利用MeanShift的方法，对影像串列进行分析。

(1) 首先在影像串列中选择ㄧ区域。

(2) 计算此区域的颜色2D概率分布。

(3) 用MeanShift演算法来收敛欲追踪的区域。

(4) 集中收敛的区域，并标示之。

(5) 每个frame重复(3)(4)。

Camshift 关键就在于当目标的大小发生改变的时候，此算法可以自适应调整目标区域继续跟踪。

对于OPENCV中的CAMSHIFT例子，是通过计算目标HSV空间下的HUE分量直方图，通过直方图反向投影得到目标像素的概率分布，然后通过调用CV库中的CAMSHIFT算法，自动跟踪并调整目标窗口的中心位置与大小。

这个算法对于纯色物体在黑白背景下的跟踪效果是很好的，但是如果背景的颜色与目标相近，或者目标附近有与目标的色调相近的算法比较物体，则CAMSHIFT会自动将其包括在内，导致跟踪窗口扩大，甚至有时会将跟踪窗口扩大到整个视频框架。