OpenCV Tracker入門

目的

このチュートリアルでは、次のことを学ぶ

• トラッカーオブジェクトを作成する。
• roiSelector関数を使って、与えられた画像からROIを選択する。
• 与えられた画像内の特定の領域を追跡する。

ソースコード

#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/tracking.hpp>
#include <opencv2/videoio.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <cstring>
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main( int argc, char** argv ){
 // show help
 if(argc<2){
    cout<<
 " Usage: tracker <video_name>\n"
 " examples:\n"
 " example_tracking_kcf Bolt/img/%04d.jpg\n"
 " example_tracking_kcf faceocc2.webm\n"
      << endl;
 return 0;
  }
 
 // declares all required variables
 Rect roi;
 Mat frame;
 
 // create a tracker object
 Ptr<Tracker> tracker = TrackerKCF::create();
 
 // set input video
  std::string video = argv[1];
 VideoCapture cap(video);
 
 // get bounding box
  cap >> frame;
  roi=selectROI("tracker",frame);
 
 //quit if ROI was not selected
 if(roi.width==0 || roi.height==0)
 return 0;
 
 // initialize the tracker
  tracker->init(frame,roi);
 
 // perform the tracking process
  printf("Start the tracking process, press ESC to quit.\n");
 for ( ;; ){
 // get frame from the video
    cap >> frame;
 
 // stop the program if no more images
 if(frame.rows==0 || frame.cols==0)
 break;
 
 // update the tracking result
    tracker->update(frame,roi);
 
 // draw the tracked object
    rectangle( frame, roi, Scalar( 255, 0, 0 ), 2, 1 );
 
 // show image with the tracked object
    imshow("tracker",frame);
 
 //quit on ESC button
 if(waitKey(1)==27)break;
  }
 
 return 0;
}

解説

1. 入力動画のセットアップ

    if(argc<2){
       cout<<
    " Usage: tracker <video_name>\n"
    " examples:\n"
    " example_tracking_kcf Bolt/img/%04d.jpg\n"
    " example_tracking_kcf faceocc2.webm\n"
         << endl;
    return 0;
     }

   このチュートリアルでは、プログラムの入力として動画か画像のリストかを選択できる。ヘルプに書かれているとおり、入力動画はプログラムの引数として指定する必要がある。画像リストを入力として使いたい場合は、画像リストはヘルプに示されているように番号がフォーマットされている必要がある。ヘルプにおいては、画像ファイルが4桁の番号で付番されることを意味する（例えばファイル名は0001.jpg、0002.jpgのようになる）。

   動画のサンプルは opencv_extra/testdata/cv/tracking にある https://github.com/opencv/opencv_extra/tree/master/testdata/cv/tracking

2. 必要な変数の宣言

   追跡対象オブジェクトのバウンディングボックスを記録するためにroiが必要である。この変数に格納される値は、トラッカーオブジェクトによって更新される。

    Rect roi;
    Mat frame;

   frame変数は、入力動画または画像リストの各フレームの画像データを保持するために使う。

3. トラッカーオブジェクトの作成

    Ptr<Tracker> tracker = TrackerKCF::create();

   使用できるトラッカーアルゴリズムには、少なくとも7種類ある:

   • MIL
   • BOOSTING
   • MEDIANFLOW
   • TLD
   • KCF
   • MOSSE

   各トラッカーアルゴリズムにはそれぞれ長所と短所があるので、より詳しい情報については cv::Tracker のドキュメントを参照すること。

4. 追跡対象オブジェクトの選択

     roi=selectROI("tracker",frame);

   この関数を使うと、GUIで追跡対象オブジェクトのバウンディングボックスを選択できる。デフォルトの引数では、選択はボックスの中心から開始され、中央に十字が表示される。

5. トラッカーオブジェクトの初期化

     tracker->init(frame,roi);

   どのトラッカーアルゴリズムも、与えられた画像データと、追跡対象オブジェクトの初期バウンディングボックスで初期化する必要がある。初期化処理の失敗を避けるため、バウンディングボックスが有効であること（サイズがゼロより大きいこと）を確認すること。

6. 更新

       tracker->update(frame,roi);

   この更新関数は追跡処理を実行し、結果をroi変数に渡す。