提升计算机视觉体验：通过交互式目标选择增强目标跟踪

python

2024-03-04 03:06:20

交互式计算机视觉：通过鼠标选择更改目标跟踪

在计算机视觉领域，跟踪特定目标或个体至关重要，而交互式目标选择是增强用户体验的强大工具。本文将深入探讨如何修改代码，以便通过单击或使用鼠标选择其他人来更改跟踪目标，从而提升你的计算机视觉应用程序的功能。

理解跟踪机制

目标跟踪依赖于算法，通过识别和追踪对象的特定特征（例如颜色或形状）来工作。当算法检测到鼠标单击时，它会围绕单击坐标定义一个初始区域（称为 ROI），并使用该区域来校准跟踪对象的特定颜色或特征。

步骤指南

定义鼠标回调函数：

首先，你需要定义一个鼠标回调函数，它会在鼠标单击时触发。这个函数将记录单击坐标，为更新 ROI 做好准备。

捕获鼠标单击事件：

使用 cv2.setMouseCallback() 函数将鼠标回调函数与你的窗口关联。这将允许你的应用程序监视鼠标单击事件。

定义初始 ROI：

当鼠标单击事件被检测到时，从单击坐标周围创建一个初始 ROI。这个 ROI 将用于校准跟踪对象的 T 恤颜色。

校准颜色：

使用初始 ROI 来确定跟踪对象的 T 恤颜色。计算目标颜色的色调范围，并将其用于后续检测。

更新跟踪目标：

修改你的代码，使用手动选择的 ROI 来进行 T 恤检测和跟踪。这将使算法将跟踪目标锁定为选定的个人。

代码示例

以下是一个代码片段，展示了上述步骤的实现：

import cv2
import numpy as np

# 定义鼠标回调函数
def mouse_callback(event, x, y, flags, params):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        global click_x, click_y
        click_x = x
        click_y = y

# 设置鼠标回调
cv2.setMouseCallback('Window Name', mouse_callback)

# 定义初始 ROI
click_x = -1
click_y = -1

# 跟踪循环
while True:
    # ... 获取帧并进行其他处理
    
    # 更新 ROI
    if click_x != -1 and click_y != -1:
        # ... 更新 ROI 并校准颜色
    
    # ... 进行 T 恤检测和跟踪
    
    # 显示帧
    cv2.imshow('Window Name', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break