OpenCV 人体跟踪

Question

你好，我是OpenCV的新手，正在尝试使用放置在固定位置的摄像头实现人体跟踪。经过一些研究，我发现了方向梯度直方图方法（Histogram of Oriented Gradients），但据我理解，它只能进行检测而非跟踪。因此，我想知道在OpenCV上实现人体检测和跟踪的最简单方法是什么？

P/S: 我找到了这个视频，正是我想要实现的。

- user2900552

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你可以接受一个足够好的答案。（点击左侧的勾号接受答案） - samkhan13

Answer 1

你还可以尝试使用HAAR级联进行人体检测。只需使用CascadeClassifier :: CascadeClassifier（）加载级联，然后使用CascadeClassifier :: detectMultiScale（）获取在给定图像中检测到对象（身体）的区域。调整传递给detectMultiScale（）的参数以加快和提高检测精度。

你可以在这里找到一堆级联，包括用于身体检测的级联。

看看这些SO帖子：

• OpenCV 2.4 CascadeClassified detectMultiScale arguments
• OpenCV：如何使用Haar分类器级联提高眼睛检测的准确性？

- samkhan13

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感谢您提供详细的建议，但如果不麻烦的话，我有一个后续问题。您所建议的方法是否可以通过快速重新检测来“模拟”跟踪？因为我想在实时视频中为我正在跟踪的每个人放置一个唯一标识符（如上面的视频所示）。使用您的方法是否可能实现这一点？再次感谢。 - user2900552

使用HAAR或LBP级联，您只能检测与所需对象相似的每个摄像头帧内的区域。因此，在每个帧中都需要重新检测，从而可以进行跟踪。为所需对象的实例分配唯一ID需要使用主成分分析或线性判别分析或“特征检测和特征匹配”。寻找一本名为“Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects”的书籍。它有您所需的C++配方。 - samkhan13

感谢您的友好回复。我一定会尝试您的建议，但现在我真的需要先加强学习OpenCV。再次感谢。 - user2900552

你提供的“一堆级联”的链接失效了。你能否更新一下新链接？ - PeakGen

Answer 2

您可以使用HOG检测器或潜在SVM检测器与“人”模型一起获取人的边界框，然后跟踪该人。

通过以下方式可以跟踪人的质心： 测量新的质心位置。 测量它的速度。 使用当前帧位置和速度预测下一帧质心的位置。 然后检查质心的新测量是否接近预测。 如果是，则与上一帧中的同一人相同，如果不是，则是进入帧的新人。

也许您应该跟踪边界框而不是质心。 如果帧速率足够高，也许您只需绘制边界框并忘记跟踪即可。

- GilLevi