如今，“圖像分類”、“目標(biāo)檢測(cè)”、“語(yǔ)義分割”、“實(shí)例分割”和“目標(biāo)追蹤”等5大領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的熱門(mén)應(yīng)用。其中“圖像分類”與“目標(biāo)檢測(cè)”是最基礎(chǔ)的應(yīng)用，在此基礎(chǔ)上，派生出了“語(yǔ)義分割”、“實(shí)例分割”和“目標(biāo)跟蹤”等相對(duì)高級(jí)的應(yīng)用。

一、基于目標(biāo)檢測(cè)的追蹤概述

基于目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)追蹤方法（Tracking By Detecting，簡(jiǎn)稱TBD）一般使用目標(biāo)檢測(cè)模型（如YOLO），在每個(gè)視頻幀上進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，然后將檢測(cè)出來(lái)的目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，找到每個(gè)目標(biāo)的運(yùn)行軌跡。如圖1所示，先使用目標(biāo)檢測(cè)模型檢測(cè)出7個(gè)目標(biāo)，然后通過(guò)算法，將和進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而追蹤到這兩個(gè)足球的運(yùn)行軌跡。

圖1基于目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)追蹤方法

TBD方法完整的流程如圖2所示，該方法共有5個(gè)步驟，其中最關(guān)鍵的是“目標(biāo)檢測(cè)”和“目標(biāo)關(guān)聯(lián)”兩個(gè)步驟，“目標(biāo)檢測(cè)”需要一個(gè)訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)模型，用來(lái)發(fā)現(xiàn)圖像中的各個(gè)目標(biāo)，“目標(biāo)關(guān)聯(lián)”需要一個(gè)關(guān)聯(lián)算法，用來(lái)進(jìn)行目標(biāo)的配對(duì)。

（1）目標(biāo)檢測(cè)，檢測(cè)出要追蹤目標(biāo)的位置坐標(biāo)、目標(biāo)分類等信息，初始化每個(gè)目標(biāo)的軌跡。

（2）目標(biāo)關(guān)聯(lián)，使用算法，給當(dāng)前幀中的目標(biāo)和前一幀的目標(biāo)進(jìn)行配對(duì)。

（3）關(guān)聯(lián)成功，在上一幀中找到了當(dāng)前幀中檢測(cè)到的目標(biāo)，配對(duì)成功，記錄目標(biāo)的軌跡。

（4）新出現(xiàn)目標(biāo)，在上一幀中沒(méi)有找到當(dāng)前幀中檢測(cè)到的目標(biāo)，初始化新目標(biāo)的軌跡。

（5）目標(biāo)消失，在當(dāng)前幀中沒(méi)有找到上一幀中檢測(cè)出來(lái)的目標(biāo)，刪除該目標(biāo)的軌跡。

圖2 基于目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)追蹤方法（TBD）流程圖

在基于目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)追蹤方法中，為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的關(guān)聯(lián)，容易想到的方法是“通過(guò)目標(biāo)識(shí)別進(jìn)行目標(biāo)關(guān)聯(lián)”：對(duì)每一幀圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，然后對(duì)每一個(gè)目標(biāo)提取特征，通過(guò)特征識(shí)別出每一個(gè)目標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)關(guān)聯(lián)。

但是，“通過(guò)目標(biāo)識(shí)別進(jìn)行目標(biāo)關(guān)聯(lián)”需要在每一幀圖像中，提取出每一個(gè)目標(biāo)的特征，這需要大量的計(jì)算資源，同時(shí)還需要穩(wěn)定的特征提取器，在實(shí)際場(chǎng)景中很難做到，因此，通常采用其他方法進(jìn)行目標(biāo)的關(guān)聯(lián)，如常用的質(zhì)心法。

二、使用質(zhì)心法進(jìn)行目標(biāo)關(guān)聯(lián)

質(zhì)心法是一種基于目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)追蹤方法，只在目標(biāo)首次出現(xiàn)的時(shí)候，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，在后續(xù)的視頻幀中，通過(guò)歐氏距離將檢測(cè)到的目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，如圖3所示。

（1）目標(biāo)檢測(cè)，使用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)視頻幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。

（2）計(jì)算質(zhì)心坐標(biāo)，使用目標(biāo)預(yù)測(cè)框的中心點(diǎn)作為質(zhì)心坐標(biāo)。

（3）計(jì)算質(zhì)心距離，計(jì)算視頻的上一幀和當(dāng)前幀中目標(biāo)之間的歐式距離。

（4）目標(biāo)關(guān)聯(lián)，距離相近的為同一目標(biāo)，如A和C是同一目標(biāo)，B是新出現(xiàn)目標(biāo)。

（5）目標(biāo)更新，更新已知目標(biāo)的坐標(biāo)，生成新目標(biāo)ID，如果有目標(biāo)消失，則注銷消失目標(biāo)ID。

圖3 使用質(zhì)心法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)關(guān)聯(lián)

三、質(zhì)心法使用示例

質(zhì)心法是目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法，在進(jìn)行目標(biāo)追蹤時(shí)，還需要配合目標(biāo)檢測(cè)模型使用，下面代碼使用YOLO模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)（已經(jīng)在coco數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的YOLO模型），使用質(zhì)心法進(jìn)行目標(biāo)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的追蹤。

在以下代碼中，詳細(xì)介紹了兩幀圖像中的目標(biāo)（足球）的追蹤過(guò)程，在本書(shū)配套的源代碼中，還演示了對(duì)視頻中的目標(biāo)進(jìn)行追蹤的方法。

（1）導(dǎo)入庫(kù)用到的庫(kù)（在配套代碼目錄下的yolo_detect.py文件里，封裝了YOLO模型的使用）

1 import cv2,math
  2 import numpy as np
  3 import IPython.display as display
  4 from yolo_detect import Init_Yolo,Detect,Draw #封裝YOLO模型的檢測(cè)操作
  5 from matplotlib import pyplot as plt
  6 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #在統(tǒng)計(jì)圖上顯示中文

（2）初始化YOLO模型（模型的初始化方法請(qǐng)查看yolo_detect.py文件中的Init_Yolo函數(shù)）。

1 model,labels = Init_Yolo('./models/yolov3-tiny.cfg',
  2                          './models/yolov3-tiny.weights',
3'./models/coco.names')

（3）讀取兩幀圖像，并轉(zhuǎn)換為RGB格式，其中frame_1是上一幀圖像，frame_2是當(dāng)前幀圖像。

 1 frame_1 = cv2.imread('./images/ball_1.png')
  2 frame_1 = cv2.cvtColor(frame_1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  3 frame_2 = cv2.imread('./images/ball_2.png')
4frame_2=cv2.cvtColor(frame_2,cv2.COLOR_BGR2RGB)

（4）檢測(cè)兩幀圖像中的足球目標(biāo)（調(diào)用yolo_detect.py文件中的Detect函數(shù)）。

1 #使用YOLO檢測(cè)兩幀圖像中的目標(biāo)
  2 b1 = Detect(model,labels,frame_1)
  3 b2 = Detect(model,labels,frame_2)
  4 #只保留足球的檢測(cè)結(jié)果
  5 filter=np.where(b1[:,-1]=='sports ball')
  6 bbox1 = b1[filter]
  7 filter=np.where(b2[:,-1]=='sports ball')
8bbox2=b2[filter]

（5）計(jì)算質(zhì)心坐標(biāo)，根據(jù)第4步檢測(cè)結(jié)果bbox1和bbox2，計(jì)算目標(biāo)的質(zhì)心（即綁定框的中心）。

1 A = (int(bbox1[0][0])+int(bbox1[0][2])/2,int(bbox1[0][1])+int(bbox1[0][3])/2)
  2 B = (int(bbox2[0][0])+int(bbox2[0][2])/2,int(bbox2[0][1])+int(bbox2[0][3])/2)
  3 C = (int(bbox2[1][0])+int(bbox2[1][2])/2,int(bbox2[1][1])+int(bbox2[1][3])/2)
4print("第一幀目標(biāo)A",A,"第二幀目標(biāo)B",B,"第二幀目標(biāo)C",C)

使用第4和第5步代碼，在第一幀圖像中檢測(cè)到目標(biāo)A，在第二幀圖像中檢測(cè)到目標(biāo)B和C，并分別計(jì)算這3個(gè)目標(biāo)的質(zhì)心。如圖4所示，圖中白色邊框?yàn)闄z測(cè)到的目標(biāo)邊界框，中間的綠點(diǎn)為目標(biāo)的質(zhì)心（即邊界框的中心）。

圖4 檢測(cè)到的目標(biāo)與質(zhì)心

（6）計(jì)算第一幀中的目標(biāo)和后一幀中目標(biāo)的歐氏距離，根據(jù)最近距離，確定AB是同一目標(biāo)。

 1 AB = math.sqrt(math.pow((A[0]-B[0]),2)+math.pow((A[1]-B[1]),2))
  2 AC = math.sqrt(math.pow((A[0]-C[0]),2)+math.pow((A[1]-C[1]),2))
3print("AB距離",AB,"AC距離",AC,"AB是同一目標(biāo)")

（7）顯示追蹤的結(jié)果，將兩幀圖像合并到一起，用連線表示目標(biāo)的運(yùn)行軌跡，如圖5所示。

 1 mask1 = Draw(frame_1,bbox1)  #繪制在第一幀中檢測(cè)到的目標(biāo)
  2 mask2 = Draw(frame_2,bbox2)  #繪制在第二幀中檢測(cè)到的目標(biāo)
  3 all_img = np.hstack((mask1, mask2)) #將兩幀圖像合并成一幅圖像
  4 #繪制運(yùn)動(dòng)軌跡
  5 H,W = mask1.shape[:2]
  6 cv2.line(all_img,(int(A[0]),int(A[1])),(W+int(C[0]),int(C[1])),(0,255,255),2)
  7 ##顯示追蹤結(jié)果
  8 plt.title('目標(biāo)運(yùn)行軌跡')
9plt.imshow(all_img)

圖5目標(biāo)的運(yùn)行軌跡