【开发实例】基于GM-3568JHF开发板安装OpenCV并使用视频目标跟踪 ( CamShift）

在计算机视觉领域，视频目标跟踪是一个非常重要的任务。视频目标跟踪广泛应用于监控、自动驾驶、人机交互等多个领域。OpenCV 提供了多种目标跟踪算法，其中 MeanShift 和 CamShift 是两种经典且常用的算法。本文将详细讲解这两种算法的原理、实现步骤以及如何在 OpenCV 中使用它们。

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一、开启SSH远程访问
 

网络连接：使用网线或者wifi连接与PC电脑连接到一个网络。
 

获取板子IP地址：整成在板子终端使用命令行ifconfig查看网络地址，但此板子默认是debian系统需要使用ip a命令查看ip

通过SSH连接开发板：远程登录账号和密码是linaro；

    

 

二、安装Pip管理工具
 

安装Pip管理工具
 

 

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Sudo apt-get install python3-pip

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三、安装OpenCV 2环境
 

cv2支持图像处理（如滤波、边缘检测、色彩转换）、视频分析（如运动检测、目标跟踪）、特征提取（如 SIFT 、 ORB 算法）、机器学习（如 SVM 、 决策树 ）等。其跨平台特性使其能在 Linux 、 Windows 、 Android 等系统上运行，并通过Python接口简化操作。

安装OpenCV 2环境
 

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sudo apt install libopencv-dev python3-opencv

2. OpenCV图像识别测试
 

使用python3 count3.py，运行事先准备好的图像识别程序，运行结果如图所示

 

四、运行CamShift 算法

目标跟踪算法介绍：

在计算机视觉领域，视频目标跟踪是一个非常重要的任务。视频目标跟踪广泛应用于监控、自动驾驶、人机交互等多个领域。OpenCV 提供了多种目标跟踪算法，其中 MeanShift 和 CamShift 是两种经典且常用的算法。

 

CamShift 算法：

算法原理：
 

CamShift（Continuously Adaptive MeanShift）算法是 MeanShift 的改进版本，它通过自适应调整窗口大小来更好地跟踪目标。CamShift 算法在 MeanShift 的基础上增加了窗口大小和方向的调整，使其能够适应目标在视频中的尺寸和旋转变化。

CamShift 算法的基本步骤如下：

初始化窗口：与 MeanShift 相同，在视频的第一帧中选择初始窗口。

计算质心：在当前窗口中，计算目标区域的质心。

移动窗口：将窗口中心移动到质心位置。

调整窗口大小和方向：根据目标的尺寸和方向调整窗口。

迭代：重复步骤 2 到 4，直到窗口中心不再变化或达到最大迭代次数。

OpenCV 中的实现：
 

在 OpenCV 中，CamShift 算法通过 cv2.CamShift() 函数实现，Python程序属于脚本语言不需要编译即可使用，使用命令行python3 video.py 即可运行。

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# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import numpy as np# 读取视频cap = cv2.VideoCapture('car1.mp4')# 读取第一帧ret, frame = cap.read()# 设置初始窗口 (x, y, width, height)x, y, w, h = 350, 250, 300, 300track_window = (x, y, w, h)# 设置 ROI (Region of Interest)roi = frame[y:y+h, x:x+w]# 转换为 HSV 颜色空间hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 创建掩膜并计算直方图mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.)))roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)# 设置终止条件term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)while True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 转换为 HSV 颜色空间hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 计算反向投影dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)# 应用 MeanShift 算法ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)# 绘制跟踪结果x, y, w, h = track_windowimg2 = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), 255, 2)cv2.imshow('MeanShift Tracking', img2)if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()