- 操作系统:ubuntu22.04
- OpenCV版本:OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言:C++11
算法描述
Nano 跟踪器是一个超轻量级的基于深度神经网络(DNN)的通用目标跟踪器。
由于特殊的模型结构,Nano 跟踪器速度更快且极其轻量级,整个模型大小约为 1.9 MB。Nano 跟踪器需要两个模型:一个用于特征提取(骨干网络),另一个用于定位(颈头网络)。模型下载链接:https://github.com/HonglinChu/SiamTrackers/tree/master/NanoTrack/models/nanotrackv2 原始仓库在这里:https://github.com/HonglinChu/NanoTrack 作者:HongLinChu,1628464345@qq.com
cv::TrackerNano 是 OpenCV 中的一个轻量级目标跟踪器,主要用于实时应用,尤其是在计算资源有限的情况下。cv::TrackerNano 的设计目的是为了提供一个简单且高效的跟踪解决方案,适用于对性能要求较高的场景。
特点
- 轻量级:占用较少的计算资源,适用于嵌入式设备或移动平台。
- 实时性能:能够实现实时跟踪,适合于需要高速处理的应用。
- 易于使用:API 简单易用,便于快速集成。
使用方法
- 创建 cv::TrackerNano 对象:
- 使用 cv::TrackerNano::create() 创建一个 cv::Tracker 指针对象。
- 初始化跟踪器:
- 使用 init 方法初始化跟踪器,并提供初始帧和目标区域。
- 更新跟踪器:
- 使用 update 方法在后续帧中更新跟踪结果。
代码示例
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 读取视频文件cv::VideoCapture cap( 0 );if ( !cap.isOpened() ){std::cout << "Error opening video file" << std::endl;return -1;}// 读取第一帧cv::Mat frame;cap >> frame;if ( frame.empty() ){std::cout << "Error reading first frame" << std::endl;return -1;}// 选择目标区域cv::Rect2d bbox = cv::selectROI( "Select ROI", frame, false, false );if ( bbox.width <= 0 || bbox.height <= 0 ){std::cout << "No ROI selected" << std::endl;return -1;}// 创建 TrackerNano 对象cv::Ptr< cv::Tracker > tracker = cv::TrackerNano::create();// 初始化跟踪器tracker->init( frame, bbox );// 跟踪目标while ( true ){cap >> frame;if ( frame.empty() ){break;}// 更新跟踪结果cv::Rect newBox;bool ok = tracker->update( frame, newBox );// 绘制边界框if ( ok ){cv::rectangle( frame, newBox, cv::Scalar( 0, 255, 0 ), 2, 1 );}else{cv::rectangle( frame, newBox, cv::Scalar( 0, 0, 255 ), 2, 1 );}// 显示结果cv::imshow( "Tracking", frame );if ( cv::waitKey( 1 ) >= 0 ){break;}}return 0;
}