python人工智能算法实现移动目标.zip

import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # 在图片写汉字 def to_chinese_text(img, vtext, pointx, pointy): cv2img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 实现array到image的转换 pil_img = Image.fromarray(cv2img) # PIL图片上打印汉字 draw = ImageDraw.Draw(pil_img) # 参数1：字体文件路径，参数2：字体大小 font = ImageFont.truetype("./方正粗黑宋简体.ttf", 28, encoding="utf-8") # 参数1：打印坐标，参数2：文本，参数3：字体颜色，参数4：字体 draw.text((pointx, pointy), vtext, (255, 0, 0), font=font) # 将PIL图片转cv2 图片 cv2_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) return cv2_img # 建立一个跟踪器，并对视频中选定的目标进行跟踪 # 参数video_name是视频文件名,参数tracker_type是跟踪器的名称 def create_tracker(video_name, tracker_type): # 建立一个字典，将跟踪器的名字和创建跟踪器的函数名对应起来 dic_create_tracker = { "KCF": cv2.TrackerKCF_create, "BOOSTING": cv2.TrackerBoosting_create, "MIL": cv2.TrackerMIL_create, "TLD": cv2.TrackerTLD_create, "MEDIANFLOW": cv2.TrackerMedianFlow_create, "MOSSE": cv2.TrackerMOSSE_create } # 建立跟踪器，基于字典 dic_create_tracker组合成对应跟踪器的创建函数 tracker = dic_create_tracker[tracker_type]() # 开打视频文件 video_obj = cv2.VideoCapture(video_name) # 视频无法打开时，退出函数 if not video_obj.isOpened(): print("无法打开视频文件!") return # 读取视频的一帧图片 is_success, frame = video_obj.read() if not is_success: print('不能播放文件') return # 让用户选择要跟踪的目标，用矩形框选中，返回是矩形框的左上角坐标、宽和高 x, y, w, h = cv2.selectROI('selectROI', frame, False) # 用选中目标（在矩形框内）初始化跟踪器，并用框形框住要跟踪的目标 ok = tracker.init(frame, (x, y, w, h)) # 关闭显示第一帧图片的窗口 cv2.destroyWindow('selectROI') while True: # 读取一帧图片 is_success, frame = video_obj.read() if not is_success: break # 在图片上找到跟踪目标，返回跟踪结果（是否跟丢）， # 并且返回框住跟踪目标的矩形框的左上角坐标、宽和高， # 根据图片上被跟踪目标变化情况，对跟踪器部分参数进行修正 ok, (x, y, w, h) = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功，在跟踪目标周围画出矩形框 if ok: p1 = (int(x), int(y)) p2 = (int(x + w), int(y + h)) # 在图片画出矩形框，框住跟踪目标 cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255, 0, 0), 2, 1) else: # 目标跟踪失败提示 frame = to_chinese_text(frame, "跟踪器类型:" + tracker_type + "\n目标跟踪失败！", 120, 60) # 显示使用的跟踪器类型，和跟踪状态 frame = to_chinese_text(frame, "跟踪器类型:" + tracker_type + '\n目标跟踪正常', 120, 60) # 在窗口显示这一帧图片 cv2.imshow("Tracking_window", frame) # 等待24毫秒，如果按了ESC键退出循环 k = cv2.waitKey(24) & 0xff if k == 27: break # 关闭视频流的读写 video_obj.release() # 关闭所有窗口 cv2.destroyAllWindows() # 主程序main if __name__ == '__main__': list_tracker = ["KCF", "BOOSTING", "MIL", "TLD", "MEDIANFLOW", "MOSSE"] # tracker_index = input('请选择跟踪器（0-"KCF",1-"BOOSTING",2"MIL",3-"TLD",4-"MEDIANFLOW",5-"MOSSE"）：') while True: tracker_index = input('请选择跟踪器（0-"KCF",1-"BOOSTING",2-"MIL",3-"TLD",4-"MEDIANFLOW",5-"MOSSE"）：') index = int(tracker_index) if index in range(0, 6): break else: print('选择错误，请重新选择！') # 根据索引取得跟踪器名字 tracker_type = list_tracker[index] # 调用函数对目标跟踪 create_tracker('test1.mp4', tracker_type)