Алгоритм отслеживания BLOB-объектов

Question

Алгоритм отслеживания BLOB-объектов

Я пытаюсь создать простое отслеживание BLOB-объектов с помощью OpenCV. Я обнаружил капли, используя findcontours. Я хотел бы дать этим каплям постоянное удостоверение личности.

Я собрал список BLOB-объектов в предыдущем и текущем кадрах. Затем я взял расстояние между каждым большим двоичным объектом в предыдущем кадре и текущим. Я хотел бы знать, что еще нужно, чтобы отследить капли и дать им удостоверение личности. Я просто взял расстояние между предыдущими и текущими BLOB-объектами кадра, но как я могу назначить BLOB-объектам постоянный идентификатор, используя измеренное расстояние между BLOB-объектами?

8

c++computer-vision opencv tracking

Решение

Другие решения

Вот пример кода отслеживания BLOB-кода в OpenCV:

#include "stdafx.h"
#include <opencv2\opencv.hpp>

IplImage* GetThresholdedImage(IplImage* img)
{
// Convert the image into an HSV image
IplImage* imgHSV = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 3);
cvCvtColor(img, imgHSV, CV_BGR2HSV);

IplImage* imgThreshed = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);

// Values 20,100,100 to 30,255,255 working perfect for yellow at around 6pm
cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(112, 100, 100), cvScalar(124, 255, 255), imgThreshed);

cvReleaseImage(&imgHSV);

return imgThreshed;
}

int main()
{
// Initialize capturing live feed from the camera
CvCapture* capture = 0;
capture = cvCaptureFromCAM(0);

// Couldn't get a device? Throw an error and quit
if(!capture)
{
printf("Could not initialize capturing...\n");
return -1;
}

// The two windows we'll be using
cvNamedWindow("video");
cvNamedWindow("thresh");

// This image holds the "scribble" data...
// the tracked positions of the ball
IplImage* imgScribble = NULL;

// An infinite loop
while(true)
{
// Will hold a frame captured from the camera
IplImage* frame = 0;
frame = cvQueryFrame(capture);

// If we couldn't grab a frame... quit
if(!frame)
break;

// If this is the first frame, we need to initialize it
if(imgScribble == NULL)
{
imgScribble = cvCreateImage(cvGetSize(frame), 8, 3);
}

// Holds the yellow thresholded image (yellow = white, rest = black)
IplImage* imgYellowThresh = GetThresholdedImage(frame);

// Calculate the moments to estimate the position of the ball
CvMoments *moments = (CvMoments*)malloc(sizeof(CvMoments));
cvMoments(imgYellowThresh, moments, 1);

// The actual moment values
double moment10 = cvGetSpatialMoment(moments, 1, 0);
double moment01 = cvGetSpatialMoment(moments, 0, 1);
double area = cvGetCentralMoment(moments, 0, 0);

// Holding the last and current ball positions
static int posX = 0;
static int posY = 0;

int lastX = posX;
int lastY = posY;

posX = moment10/area;
posY = moment01/area;

// Print it out for debugging purposes
printf("position (%d,%d)\n", posX, posY);

// We want to draw a line only if its a valid position
if(lastX>0 && lastY>0 && posX>0 && posY>0)
{
// Draw a yellow line from the previous point to the current point
cvLine(imgScribble, cvPoint(posX, posY), cvPoint(lastX, lastY), cvScalar(0,255,255), 5);
}

// Add the scribbling image and the frame... and we get a combination of the two
cvAdd(frame, imgScribble, frame);
cvShowImage("thresh", imgYellowThresh);
cvShowImage("video", frame);

// Wait for a keypress
int c = cvWaitKey(10);
if(c!=-1)
{
// If pressed, break out of the loop
break;
}

// Release the thresholded image... we need no memory leaks.. please
cvReleaseImage(&imgYellowThresh);

delete moments;
}

// We're done using the camera. Other applications can now use it
cvReleaseCapture(&capture);
return 0;
}

3

ты можешь использовать cvblobslib библиотека для обнаружения блобов …

если ваше перемещение между кадрами меньше, чем расстояние между блобами … то есть смещение блоба меньше, чем расстояние между блобами, тогда вы можете создать список и продолжать добавлять блоб в каждом текущем кадре, который находится в окрестности блобов. в предыдущем кадре …
если ваши капли имеют некоторые постоянные свойства, такие как эллиптичность … соотношение сторон (после подгонки к ним ограничительной рамки), вы можете сгруппировать капли с этими функциями в список.

1

Источник

Accepted Answer

В первом кадре вы можете назначить идентификатор любым способом, 1 для первого, который вы найдете, 2 для второго … или просто дать им идентификатор в соответствии с их положением в коллекции.

Тогда на следующем кадре вам придется использовать лучший матч. Найдите BLOB-объекты, вычислите все расстояния между текущими BLOB-объектами и всеми BLOB-объектами предыдущего изображения и назначьте каждый предыдущий идентификатор ближайшему BLOB-объекту. Капли, которые просто входят в поле, получат новые идентификаторы.

Теперь у вас есть два кадра, вы можете сделать прогноз движения для следующего. Просто вычислите deltaX и deltaY между предыдущей и текущей позицией большого двоичного объекта. Вы можете использовать эту информацию, чтобы угадать будущую позицию. Матч против этой будущей позиции.

Это должно сработать, если у вас не много перекрывающихся блобов, и если движение не слишком быстрое и неустойчивое между каждым кадром.

Можно быть более точным, используя систему оценки по нескольким изображениям:
Получить позиции для первых 3 или 5 изображений. Для любого сгустка первого кадра найдите ближайший кадр 2, вычислите скорость (deltaX deltaY), найдите ближайший к прогнозируемому положению кадр 3, 4, 5 … Суммируйте все расстояния между прогнозируемым положением и ближайшим двоичным объектом, который будет быть счетом. Сделайте то же самое, используя 2-й ближайший кадр 2 (он будет искать в другом направлении). Чем ниже балл, тем больше вероятность, что это хороший блоб.

Если у вас много капель, вы должны использовать квадродерево для ускорения процесса. Сравните квадрат расстояния; это позволит избежать много вычислений sqrt.

Важно знать, как ваш шарик типично двигается, чтобы настроить ваш алготрит.

6