使用OpenCV构建的简单目标跟踪器.zip

# Simple object tracking with OpenCV ### Tracks the objects given their bouding boxes Amazing yet simple object tracker built entirely with OpenCV ## **Key Points** 1. Steps involved: 1. Detect the objects in the image and calculate their centroids. 2. Find out the previous occurrence of that all those objects using euclidean distance. Some objects might be new and some might have gone out of frame. 3. Track the objecs as it moves around in the video and print the associated id with them. 2. Assumptions: 1. The object detection part is not built here. It should have been built previously. We take the face detection deep learning model here to detect faces. 2. The objects don't move too fast in the video. 3. The object moves in the frame but the distance between the centroids in the current and next frame is smaller than all other distances between objects. 3. This approach is based on Centroid tracking. 4. Euclidean distance is used to calculate the distance between new objects detections and previous ones. 5. The smaller the euclidean distance of new object to the old object, the more are the chances of it being the same old object. 6. The bounding boxes can be produced by any type of object detector like (color thresholding + contour extraction, Haar Cascades, HOG + Linear SVM, Faster RCNNs, etc.) 7. Video stream from webcam is used in this project to do object tracking. 8. OpenCV's deep learning based face detector is used to detect faces. ## **Requirements: (with versions i tested on)** 1. python (3.7.3) 2. opencv (4.1.0) 3. numpy (1.61.4) 4. imutils (0.5.2) ## **Commands to run the detection:** ``` python object_tracker.py --prototxt deploy.prototxt \ --model res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel ``` ## **Results:** The results are awesome. We are successfully able to detect and track the objects in the video stream via webcam. ## **The limitations** 1. This project requires the object detection to be run on every frame of the video. This could be slow for heavy deep learning based detector, but can work for fast detectors (like color thresholding and Haar cascades) that don't do heavy computations. 2. The centroid tacking algorithm requires that the centroids must lie close together between subsequent frames. 3. There could be object id switching if the objects overlap each other. //TR # OpenCV ile basit nesne takibi ### Bouding kutuları verilen nesneleri izler Tamamen OpenCV ile oluşturulmuş basit nesne izleyici ## **Anahtar Noktalar** 1. İlgili adımlar: 1. Görüntüdeki nesneleri tespit edin ve merkezlerini hesaplayın. 2. Öklid mesafesini kullanarak tüm bu nesnelerin önceki oluşumunu bulun. Bazı nesneler yeni olabilir ve bazıları çerçeve dışına çıkmış olabilir. 3. Nesneleri videoda hareket ederken izleyin ve onlarla ilişkili kimliği yazdırın. 2. Varsayımlar: 1. Nesne algılama kısmı burada oluşturulmamıştır. Daha önce inşa edilmiş olmalıydı. Yüzleri tespit etmek için burada yüz algılama derin öğrenme modelini alıyoruz. 2. Nesneler videoda çok hızlı hareket etmiyor. 3. Nesne kare içinde hareket ediyor ancak mevcut ve sonraki karedeki merkezler arasındaki mesafe, nesneler arasındaki diğer tüm mesafelerden daha küçük. 3. Bu yaklaşım Centroid takibine dayanmaktadır. 4. Öklid mesafesi, yeni nesne tespitleri ile öncekiler arasındaki mesafeyi hesaplamak için kullanılır. 5. Yeni nesnenin eski nesneye olan öklid mesafesi ne kadar küçükse, aynı eski nesne olma olasılığı o kadar yüksektir. 6. Sınırlayıcı kutular, (renk eşikleme + kontur çıkarma, Haar Cascades, HOG + Doğrusal DVM, Daha Hızlı RCNN'ler, vb. gibi) herhangi bir nesne algılayıcı türü tarafından üretilebilir. 7. Web kamerasından gelen video akışı bu projede nesne takibi yapmak için kullanılır. 8. OpenCV'nin derin öğrenme tabanlı yüz dedektörü yüzleri tespit etmek için kullanılır. ## **Gereksinimler: (test ettiğim sürümlerle)** 1. python (3.7.3) 2. opencv (4.1.0) 3. numpy (1.61.4) 4. imutils (0.5.2) ## **Algılamayı çalıştırmak için komutlar:** ``` python object_tracker.py --prototxt deploy.prototxt \ --model res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel ``` ## **Sonuçlar:** Sonuçlar harika. Web kamerası aracılığıyla video akışındaki nesneleri başarıyla tespit edip izleyebiliyoruz. ## **Sınırlamalar** 1. Bu proje, nesne tespitinin videonun her karesinde çalıştırılmasını gerektirir. Bu, derin öğrenme tabanlı ağır dedektörler için yavaş olabilir, ancak ağır hesaplamalar yapmayan hızlı dedektörler (renk eşikleme ve Haar kaskadları gibi) için işe yarayabilir. 2. Centroid tacking algoritması, centroidlerin sonraki kareler arasında birbirine yakın olmasını gerektirir. 3. Nesneler birbiriyle çakışırsa nesne kimliği değişimi olabilir. MUHAMMED ALİ UD -- https://github.com/Maliud -- https://www.linkedin.com/in/muhammed-ali-ud-ali76/