OpenCV视觉分析之目标跟踪(4)目标跟踪类TrackerDaSiamRPN的使用

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

cv::TrackerDaSiamRPN 是 OpenCV 中用于目标跟踪的一个类，它实现了 DaSiam RPN（Deformable Siamese Region Proposal Network）算法。DaSiam RPN 是一种基于深度学习的目标跟踪算法，常用于视频中的目标跟踪任务。

代码示例

假设你已经有了一个有效的 ONNX 模型文件 dasiamrpn_model.onnx。


#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 读取视频文件cv::VideoCapture cap( 1 );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 TrackerDaSiamRPN 对象cv::Ptr< cv::Tracker > tracker = cv::TrackerDaSiamRPN::create();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;
}