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http://blog.csdn.net/zhonghuan1992
目标跟踪--CamShift
CamShift全称是ContinuouslyAdaptive Mean Shift，即连续自适应的MeanShift算法。而MeanShift算法，首先得对MeanShift算法有个初步的了解，可以參考这里。而CamShift是在MeanShift的基础上，依据上一帧的结果。来调整下一帧的中心位置和窗体大小，所以。当跟踪的目标在视频中发生变化时，可以对这个变化有一定的调整。
OpenCV自带样例中的camShift算法，能够分为三个部分：（引用自这里 http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7439125）
一、计算色彩投影图（反向投影）：
（1）为了降低光照变化对目标跟踪的影响，首先将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间。
（2）对H分量进行直方图统计，直方图代表了不同H分量取值出现的概率。或者说能够据此查找出H分量的大小为x时的概率或像素个数。即，得到颜色概率查找表；
（3）将图像中每一个像素的值用其颜色出现的概率进行替换，由此得到颜色概率分布图；
以上三个步骤称之为反向投影，须要提醒的是。颜色概率分布图是一个灰度图像。
二、meanShift寻优
前面提到过meanShift算法（http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7337432）是一种非參数概率密度预计方法，它通过不断迭代计算得到最优搜索窗体的位置和大小。
三、camShift跟踪算法
前面提到，camShift事实上就是在视频序列的每一帧其中都运用meanShift，并将上一帧的meanShift结果作为下一帧的初始值，如此不断循环迭代，就能够实现目标的跟踪了。
在openCV中自带有camShift函数。老看一下实现，代码中有部分解释。（凝视功劳来自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html）
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <ctype.h>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat image;
bool backprojMode = false; //表示是否要进入反向投影模式。ture表示准备进入反向投影模式
bool selectObject = false;//代表是否在选要跟踪的初始目标，true表示正在用鼠标选择
int trackObject = 0; //代表跟踪目标数目
bool showHist = true;//是否显示直方图
Point origin;//用于保存鼠标选择第一次单击时点的位置
Rect selection;//用于保存鼠标选择的矩形框
int vmin = 10, vmax =256, smin = 30;
void onMouse(int event, int x, int y, int, void*)
{
if (selectObject)//仅仅有当鼠标左键按下去时才有效，然后通过if里面代码就能够确定所选择的矩形区域selection了
{
selection.x = MIN(x, origin.x);//矩形左上角顶点坐标
selection.y = MIN(y, origin.y);
selection.width = std::abs(x - origin.x);//矩形宽
selection.height = std::abs(y - origin.y);//矩形高
selection &= Rect(0, 0, image.cols,image.rows);//用于确保所选的矩形区域在图片范围内
}
switch (event)
{
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
origin = Point(x, y);
selection = Rect(x, y, 0, 0);//鼠标刚按下去时初始化了一个矩形区域
selectObject = true;
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP:
selectObject = false;
if (selection.width> 0 && selection.height > 0)
trackObject = -1;
break;
}
}
void help()
{
cout << "
This is ademo that shows mean-shift based tracking
"
"You select acolor objects such as your face and it tracks it.
"
"This readsfrom video camera (0 by default, or the camera number the user enters
"
"Usage:
"
" ./camshiftdemo [camera number]
";
cout << "
Hot keys:
"
" ESC - quitthe program
"
" c - stop thetracking
"
" b - switchto/from backprojection view
"
" h -show/hide object histogram
"
" p - pausevideo
"
"To initializetracking, select the object with mouse
";
}
const char* keys =
{
"{1| | 0 |camera number}"
};
int main(int argc, const char** argv)
{
help();
VideoCapture cap; //定义一个摄像头捕捉的类对象
Rect trackWindow;
RotatedRect trackBox;//定义一个旋转的矩阵类对象
int hsize = 16;
float hranges[] = { 0, 180 };//hranges在后面的计算直方图函数中要用到
const float* phranges = hranges;
CommandLineParser parser(argc, argv, keys);//命令解析器函数
int camNum = parser.get<int>("0");
cap.open(camNum);//直接调用成员函数打开摄像头
if (!cap.isOpened())
{
help();
cout << "***Could notinitialize capturing...***
";
cout << "Currentparameter's value:
";
parser.printParams();
return -1;
}
namedWindow("Histogram", 0);
namedWindow("CamShiftDemo",0);
setMouseCallback("CamShiftDemo",onMouse, 0);//消息响应机制
createTrackbar("Vmin", "CamShiftDemo",&vmin, 256, 0);//createTrackbar函数的功能是在相应的窗体创建滑动条，滑动条Vmin,vmin表示滑动条的值，最大为256
createTrackbar("Vmax", "CamShiftDemo",&vmax, 256, 0);//最后一个參数为0代表没有调用滑动拖动的响应函数
createTrackbar("Smin", "CamShift Demo", &smin, 256,0);//vmin,vmax,smin初始值分别为10,256,30
Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;
bool paused = false;
for (;;)
{
if (!paused)//没有暂停
{
cap >> frame;//从摄像头抓取一帧图像并输出到frame中
if (frame.empty())
break;
}
frame.copyTo(image);
if (!paused)//没有按暂停键
{
cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);//将rgb摄像头帧转化成hsv空间的
if (trackObject)//trackObject初始化为0,或者按完键盘的'c'键后也为0，当鼠标单击松开后为-1
{
int _vmin = vmin, _vmax= vmax;
//inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间。能够有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h分量
//这里利用了hsv的3个通道，比較h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax)。假设3个通道都在相应的范围内，则
//mask相应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).
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());//hue初始化为与hsv大小深度一样的矩阵，色调的度量是用角度表示的，红绿蓝之间相差120度，反色相差180度
mixChannels(&hsv, 1,&hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数拷贝到hue中，0索引数组
if (trackObject <0)//鼠标选择区域松开后，该函数内部又将其赋值1
{
//此处的构造函数roi用的是Mat hue的矩阵头。且roi的数据指针指向hue，即共用同样的数据，select为其感兴趣的区域
Mat roi(hue,selection), maskroi(mask, selection);//mask保存的hsv的最小值
//calcHist()函数第一个參数为输入矩阵序列，第2个參数表示输入的矩阵数目。第3个參数表示将被计算直方图维数通道的列表，第4个參数表示可选的掩码函数
//第5个參数表示输出直方图，第6个參数表示直方图的维数，第7个參数为每一维直方图数组的大小。第8个參数为每一维直方图bin的边界
calcHist(&roi, 1, 0,maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask放入hist中。hsize为每一维直方图的大小
normalize(hist, hist, 0,255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化，都归一化到0~255
trackWindow = selection;
trackObject = 1;//仅仅要鼠标选完区域松开后。且没有按键盘清0键'c'，则trackObject一直保持为1。因此该if函数仅仅能运行一次，除非又一次选择跟踪区域
histimg = Scalar::all(0);//与按下'c'键是一样的，这里的all(0)表示的是标量所有清0
int binW = histimg.cols/ hsize; //histing是一个200*300的矩阵。hsize应该是每个bin的宽度。也就是histing矩阵能分出几个bin出来
Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);//定义一个缓冲单bin矩阵
for (int i = 0; i <hsize; i++)//saturate_case函数为从一个初始类型准确变换到还有一个初始类型
buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180. /hsize), 255, 255);//Vec3b为3个char值的向量
cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR);//将hsv又转换成bgr
for (int i = 0; i <hsize; i++)
{
int val =saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/ 255);//at函数为返回一个指定数组元素的參考值
rectangle(histimg, Point(i*binW,histimg.rows), //在一幅输入图像上画一个简单抽的矩形，指定左上角和右下角。并定义颜色，大小，线型等
Point((i + 1)*binW,histimg.rows - val),
Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8);
}
}
calcBackProject(&hue, 1, 0,hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影。计算hue图像0通道直方图hist的反向投影，并让入backproj中
backproj &= mask;
//opencv2.0以后的版本号函数命名前没有cv两字了，而且假设函数名是由2个意思的单词片段组成的话。且前面那个片段不够成单词，则第一个字母要
//大写，比方Camshift。假设第一个字母是个单词，则小写。比方meanShift，可是第二个字母一定要大写
RotatedRect trackBox =CamShift(backproj, trackWindow, //trackWindow为鼠标选择的区域。TermCriteria为确定迭代终止的准则
TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1));//CV_TERMCRIT_EPS是通过forest_accuracy,CV_TERMCRIT_ITER
if (trackWindow.area()<= 1) //是通过max_num_of_trees_in_the_forest
{
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);//Rect函数为矩阵的偏移和大小，即第一二个參数为矩阵的左上角点坐标。第三四个參数为矩阵的宽和高
}
if (backprojMode)
cvtColor(backproj, image, CV_GRAY2BGR);//因此投影模式下显示的也是rgb图？
ellipse(image, trackBox, Scalar(0, 0, 255), 3, CV_AA);//跟踪的时候以椭圆为代表目标
}
}
//后面的代码是无论pause为真还是为假都要运行的
else if (trackObject <0)//同一时候也是在按了暂停字母以后
paused = false;
if (selectObject&& selection.width > 0 && selection.height > 0)
{
Mat roi(image,selection);
bitwise_not(roi, roi);//bitwise_not为将每个bit位取反
}
imshow("CamShiftDemo",image);
imshow("Histogram", histimg);
char c = (char)waitKey(10);
if (c == 27) //退出键
break;
switch (c)
{
case 'b': //反向投影模型交替
backprojMode = !backprojMode;
break;
case 'c': //清零跟踪目标对象
trackObject = 0;
histimg = Scalar::all(0);
break;
case 'h': //显示直方图交替
showHist = !showHist;
if (!showHist)
destroyWindow("Histogram");
else
namedWindow("Histogram", 1);
break;
case 'p': //暂停跟踪交替
paused = !paused;
break;
default:
;
}
}
cap.release();
return 0;
}实验结果：
以摄像头中我的脸为目标，当他移动时，可以跟踪到他。
能够看到我的脸的各色调密度图。
