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[M10教程] 基于行空板的opencv feature_homography目标追踪

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一、实践目标

本项目在行空板上外接USB摄像头，通过摄像头来检测目标，并进行跟踪。

二、知识目标

1、学习使用opencv库的feature homography方法来检测目标物并进行跟踪的方法。

三、实践准备

硬件清单：

软件使用：Mind+编程软件x1

四、实践过程

1、硬件搭建

1、将摄像头接入行空板的USB接口。

2、通过USB连接线将行空板连接到计算机。

2、软件编写

第一步：打开Mind+，远程连接行空板

第二步：在“行空板的文件”中新建一个名为AI的文件夹，在其中再新建一个名为“基于行空板的opencv feature_homography目标追踪”的文件夹，导入本节课的依赖文件。

第三步：编写程序

在上述文件的同级目录下新建一个项目文件，并命名为“main.py”。

示例程序：

#!/usr/bin/env python

'''
Feature homography
==================

Example of using features2d framework for interactive video homography matching.
ORB features and FLANN matcher are used. The actual tracking is implemented by
PlaneTracker class in plane_tracker.py

Inspired by http://www.youtube.com/watch?v=-ZNYoL8rzPY

video: http://www.youtube.com/watch?v=FirtmYcC0Vc

Usage
-----
feature_homography.py [<video source>]

Keys:
   SPACE  -  pause video

Select a textured planar object to track by drawing a box with a mouse.
'''

# Python 2/3 compatibility
from __future__ import print_function

# 导入所需库
import numpy as np
import cv2 as cv

# 导入其他模块
import video
from video import presets
import common
from common import getsize, draw_keypoints
from plane_tracker import PlaneTracker

class App:
    def __init__(self, src):
        # 创建视频捕获对象
        self.cap = video.create_capture(src, presets['book'])
        self.frame = None
        self.paused = False
        # 创建平面跟踪器对象
        self.tracker = PlaneTracker()

        # 创建全屏窗口
        cv.namedWindow('plane',cv.WND_PROP_FULLSCREEN)
        cv.setWindowProperty('plane', cv.WND_PROP_FULLSCREEN, cv.WINDOW_FULLSCREEN)

        # 创建矩形选择器对象，用于用户选择待跟踪的平面区域
        self.rect_sel = common.RectSelector('plane', self.on_rect)

    def on_rect(self, rect):
        # 当用户选择了一个矩形区域后的回调函数
        # 清除跟踪器中的所有目标
        self.tracker.clear()
        # 添加新的跟踪目标
        self.tracker.add_target(self.frame, rect)

    def run(self):
        while True:
            # 判断是否需要读取新的视频帧
            playing = not self.paused and not self.rect_sel.dragging
            if playing or self.frame is None:
                # 读取新的视频帧
                ret, frame = self.cap.read()
                if not ret:
                    break
                self.frame = frame.copy()
            # 创建用于显示的图像
            w, h = getsize(self.frame)
            vis = np.zeros((h*2, w, 3), np.uint8)
            vis[:h,:w] = self.frame

            # 如果有跟踪目标，显示目标的特征点和矩形框
            if len(self.tracker.targets) > 0:
                target = self.tracker.targets[0]
                vis[h:,:] = target.image
                draw_keypoints(vis[h:,:], target.keypoints)
                x0, y0, x1, y1 = target.rect
                cv.rectangle(vis, (x0, y0+h), (x1, y1+h), (0, 255, 0), 2)

            if playing:
                # 进行跟踪
                tracked = self.tracker.track(self.frame)
                if len(tracked) > 0:
                    # 绘制跟踪结果
                    tracked = tracked[0]
                    cv.polylines(vis, [np.int32(tracked.quad)], True, (255, 255, 255), 2)
                    for (x0, y0), (x1, y1) in zip(np.int32(tracked.p0), np.int32(tracked.p1)):
                        cv.line(vis, (x0, y0+h), (x1, y1), (0, 255, 0))

            # 绘制所有跟踪点
            draw_keypoints(vis, self.tracker.frame_points)

            # 绘制矩形选择框
            self.rect_sel.draw(vis)
            # 显示图像
            cv.imshow('plane', vis)

            ch = cv.waitKey(1)
            # 按下空格键暂停/播放
            if ch == ord(' '):
                self.paused = not self.paused
            # 按下ESC键退出
            if ch == 27:
                break


if __name__ == '__main__':
    print(__doc__)
    import sys
    try:
        video_src = sys.argv[1]
    except:
        video_src = 0

    # 运行程序
    App(video_src).run()
复制代码

3. 运行调试

第一步：运行主程序

运行“main.py”程序，可以看到初始时屏幕分为了上下两个区域，上方显示着摄像头拍摄到的实时画面，下方初始时显示黑色背景，之后将摄像头画面对准一个物体（这里为小车），用鼠标将画面中的物体（小车）框出，可以看到框出的小车作为被标记物显示在了下方，轻轻移动小车，可以看到上方的画面中小车始终被框出，并且与下方之间通过光流保持着连接，达到了追踪的目的。

4、程序解析

在上述的“main.py”文件中，我们主要通过opencv库来调用摄像头，获取实时视频流，然后借助计算机视觉中的ORB特征和FLANN匹配器来实现对视频中特定平面的跟踪。用户可以通过鼠标在视频中选择一个区域，然后程序会在之后的视频帧中跟踪这个区域的位置和姿态。整体流程如下，

①初始化视频源和跟踪器：程序首先打开视频源，并创建一个PlaneTracker对象用于跟踪。

②用户选择跟踪区域：用户通过鼠标在视频中选择一个区域，选择的区域将被添加到PlaneTracker中作为跟踪目标。

③跟踪处理：程序会逐帧读取视频，并将每一帧传递给PlaneTracker进行处理。PlaneTracker会使用ORB特征和FLANN匹配器找到当前帧中与目标相匹配的特征，并计算出目标在当前帧中的位置和姿态。

④显示结果：程序会将跟踪的结果（包括目标的位置和姿态）实时地显示在视频上。如果跟踪成功，目标区域会被高亮显示。

⑤用户交互：用户可以通过按下空格键来暂停或继续视频的播放。如果用户在视频暂停时选择了新的区域，这个区域将会替换原来的跟踪目标。

五、知识园地
1. 了解ORB特征（Oriented FAST and Rotated BRIEF）

ORB特征，全称为Oriented FAST and Rotated BRIEF，是一种高效的特征检测和描述算法，由Ethan Rublee等人在2011年的论文"ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF"中提出。

ORB特征算法主要包含两个部分：特征点检测和特征描述。

1、特征点检测：ORB使用了FAST角点检测器进行特征点的检测。FAST角点检测器是一种高效的角点检测算法，可以快速地在图像中找到角点。然而，FAST角点检测器检测到的角点没有方向信息，为了解决这个问题，ORB算法引入了角点的方向信息，从而得到了带有方向信息的特征点。

2、特征描述：ORB使用了rBRIEF描述子进行特征描述。BRIEF是一种二进制的特征描述符，它通过比较图像中一个小区域内的像素对的亮度，生成一串二进制串作为该区域的描述子。然而，BRIEF描述子不具有旋转不变性，即当图像旋转时，BRIEF描述子会发生变化。ORB通过在BRIEF的基础上引入了旋转不变性，得到了rBRIEF描述子。

ORB特征算法的主要优点是计算速度快，内存占用少，适合于实时应用和嵌入式设备。它的性能与SIFT和SURF等算法相当，但计算速度更快，内存占用更少。

2. 了解FLANN匹配器（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）

FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）是一个用于进行大规模数据集中的快速近邻搜索的库。在很多计算机视觉和机器学习的任务中，我们经常需要在高维空间中找到某个点的最近邻点，这是一个在计算上非常昂贵的任务。FLANN库提供了一种快速和高效的方法来进行这个操作。

FLANN支持多种类型的数据和距离度量，包括欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离等，并且可以自动选择最适合你数据的算法。它提供了一种称为索引的数据结构，可以将数据预处理成特定的格式，以便在搜索时更快地找到最近邻。

在计算机视觉中，FLANN常常被用来进行特征匹配。比如说，我们在两张图片中分别提取出了一些特征点，然后需要找出在两张图片中对应的特征点。这时候，我们就可以使用FLANN来快速找到每个特征点的最近邻，从而实现特征匹配。

在OpenCV中，FLANN匹配器可以通过cv2.FlannBasedMatcher类来使用。这个类提供了knnMatch和radiusMatch等方法，可以进行k-近邻匹配和半径匹配。

3. 了解光流法（Optical Flow）

光流（Optical Flow）是计算机视觉中的一种重要技术，它主要用于从视频序列中估计物体的运动。光流描述的是图像序列中的像素在时间维度上的运动变化，即每个像素点随时间在图像平面上的移动轨迹。

光流的基本假设是图像的亮度在短时间内是恒定不变的，即一个像素点在当前帧和下一帧中的亮度是相同的。另外，光流还假设相邻像素具有相似的运动，即物体的运动是连续的。

光流法通常用于估计视频中物体的速度或者运动方向。例如，在自动驾驶、视频监控、运动检测等领域，光流法都有广泛的应用。

在计算方法上，光流法主要有两类：稀疏光流法和稠密光流法。稀疏光流法只在一些特定的点（例如特征点）上计算光流，而稠密光流法则在每个像素点上都计算光流。

在OpenCV中，有函数cv2.calcOpticalFlowPyrLK和cv2.calcOpticalFlowFarneback等可以用于计算光流。其中，cv2.calcOpticalFlowPyrLK是一种基于Lucas-Kanade方法的稀疏光流法，而cv2.calcOpticalFlowFarneback则是一种稠密光流法。