计算机视觉和机器学习的大多数初学者都学习对象检测。如果您是初学者，您可能会想到为什么我们需要对象跟踪。我们不能只检测每一帧中的物体吗，那必须的！？

https:///LuohenYJ/art 纯正。 icle/details/89083351

一、 为什么我要写这篇文章？主要原因是检测太累了

说实话，我觉得写这篇文章真的很累。就像在电脑前坐了一天一样累。大家都在学OpenCV，都在学怎么去检测一个东西。比如说你有一张照片，里面有一个人，或者一辆车，或者一只猫。你用OpenCV去框选它，说“这是车”。这一步很容易，对吧？大家都觉得简单，闹乌龙。。

但是问题来了。视频是一帧一帧动的。如果你每一帧都去检测，那你的电脑是不是要跑死了？每一帧都要跑一遍算法，那还得了？那速度肯定慢得像蜗牛爬一样。所以我们就需要对象跟踪。跟踪就是记住上一个画面里这个东西在哪，然后去下一个画面里找它。这听起来很聪明，对吧？其实一点都不聪明，只是没办法的办法。我觉得跟踪比检测要难一点，主要原因是视频会有模糊，会有遮挡，东西还会跑得很快。你怎么找？你怎么知道是同一个东西？这就涉及到边界识别了。就是你要给这个物体画一个框，这个框不能丢，也不能乱跑，太暖了。。

二、 环境搭建，真的很难吗？

要开始写代码，先说说你得有电脑，有Python。如果你没有Python，那你别看了去学点别的吧。然后你要安装OpenCV。安装OpenCV的过程，我觉得是最坑爹的。有时候你会遇到各种各样奇怪的错误。比如说你运行pip install opencv-python的时候，它报错了。它说你缺这个，缺那个。这时候你很烦，很生气。但是没办法，你得去解决。去百度，去谷歌，去问大神。虽然大神也不一定理你，改进一下。。

安装好了之后你还得写一个简单的代码。比如打开摄像头。这步很简单，就是用cv2.VideoCapture。如果你觉得摄像头打不开，那可能是你的驱动坏了或者是你的电脑没有摄像头。这时候不要怪OpenCV，怪你自己吧。反正代码就是那样，照着敲就行了。敲进去，回车，运行。如果黑屏了别慌。可能是没东西可显示。如果有画面了那就好了说明第一步走完了。这时候你可能会想，我到底要干什么？我要干嘛？我要写个程序来跟踪东西。

三、 跟踪器选择，KCF还是CSRT？

在OpenCV里有很多种跟踪器。KCF，CSRT，MIL，MedianFlow，等等。名字都很好听，但是它们有什么区别呢？老实说我刚开始学的时候也搞不懂。我只知道KCF好像比较快，CSRT好像比较准。但是快和准，总是矛盾的。你要快，就要牺牲一点准。你要准，就要牺牲一点快。这就像谈恋爱一样，鱼和熊掌不可兼得。

我觉得对于初学者KCF是最好的选择。主要原因是KCF很简单。它的原理大概就是用核相关滤波。听起来很高级，其实原理很简单。就是拿上一个帧的特征，去匹配下一个帧。如果匹配上了那就是同一个东西。如果没匹配上，那就重新开始检测。所以KCF有时候会跟丢东西。如果你想让程序更聪明一点， 换个思路。 你可以试试CSRT。CSRT是用了一些更深奥的统计学方法，所以它比较准。但是它跑起来很慢。如果你的视频很大，CSRT可能会让你等半天。所以你要根据你的情况来选。如果你的电脑很好，你就用CSRT。如果电脑很烂，你就用KCF。反正都是试出来的。

四、 代码实现，一步一步来

好了现在我们开始写代码。我会一步一步地写， 换言之... 就像教小孩子一样。大家要跟紧了别掉队了。

先说说我们要导入OpenCV。import cv2。这行代码很重要。没有它，你什么都干不了。然后我们要创建一个跟踪器。tracker = cv2.TrackerKCF_create。这一行代码就创建了一个KCF跟踪器。如果你要用CSRT，就把TrackerKCF_create改成TrackerCSRT_create。代码很简单，但是你要记住。

接下来我们要打开摄像头。cap = cv2.VideoCapture。这里面的0，代表的是摄像头的编号。如果你的电脑只有一个摄像头，那就是0。如果你有多个摄像头，那就是1，2，3。但是我不建议你试那么多，主要原因是很容易搞混。打开摄像头之后我们要读取第一帧。ret, frame = cap.read。ret是一个布尔值，表示读取成功还是失败。frame就是那一帧的图片。如果ret是True，说明图片读取成功了。这时候，你可以在屏幕上显示这张图片。cv2.imshow。这一行代码会弹出一个窗口，显示摄像头的画面，太治愈了。。

当你.… 这时候，你需要做一件事情。就是用鼠标在画面里框选一个你要跟踪的东西。怎么做呢？cv2.selectROI。这一行代码会弹出一个框，让你选择。你用鼠标拖动，框选一个东西，然后按回车键。这时候，程序就会知道你要跟踪这个东西了。然后我们就要初始化跟踪器了。ok, bbox = tracker.init。这一行代码就是把刚才选好的框，传给跟踪器。告诉跟踪器，从现在开始，我要跟踪这个框了。

五、 循环与更新，这是一个漫长的过程

接下来就是最关键的一步了。我们要进入一个循环。while True。这个循环会一直跑，直到你按下了q键。在循环里面我们要读取下一帧。success, frame = cap.read。 体验感拉满。 success也是一个布尔值，表示读取成功。如果success是False，说明摄像头关了或者是没有数据了。这时候我们就跳出循环。break。

内卷。 如果读取成功了我们就要更新跟踪器。ok, bbox = tracker.update。这一行代码就是让跟踪器去跟踪这一帧。它会返回两个值。ok表示跟踪成功还是失败。bbox表示新的框的位置。如果ok是True，说明跟踪成功了。如果ok是False，说明跟踪失败了。跟踪失败是很正常的事情。主要原因是东西会跑出画面会被遮挡，或者光照变化太大了。所以我们要处理跟踪失败的情况。

六、 绘制边界，让它看起来像那么回事

简直了。 如果跟踪成功了我们就要画一个框。cv2.rectangle, int), , int), , 2)。这一行代码有点长，我们拆开来看。cv2.rectangle是画矩形的函数。个参数是右下角的坐标。坐标要用整数。所以我们要用int转换一下。颜色是蓝色，。线宽是2。

不是我唱反调... 画完框之后我们还要在框上面写上字。cv2.putText, int), 0, 0.85, , 2)。cv2.putText是写字的函数。个参数是坐标。第四个参数是字体。第五个参数是字体大小。第六个参数是颜色。第七个参数是线宽。

如果你觉得颜色不好看，你可以改成别的颜色。比如绿色，。或者红色，。这完全取决于你的个人喜好。 牛逼。 我觉得蓝色比较好，比较稳重。红色比较醒目，但是容易让人烦躁。

七、 多目标跟踪，这是进阶之路

上面的代码，只能跟踪一个目标。如果你要跟踪多个目标，那怎么办？你要写多个跟踪器吗？是的，你要写多个跟踪器。你可以创建一个跟踪器的列表。trackers = 。然后你要用鼠标框选每一个目标。每框选一个目标，你就创建一个跟踪器，把它加入到列表里。然后在循环里面你要遍历这个列表，对每一个跟踪器都进行更新。对每一个跟踪器都画一个框。

不地道。 多目标跟踪比单目标跟踪要复杂得多。主要原因是你需要管理多个跟踪器。如果一个跟踪器跟丢了你要把它从列表里删掉。否则，它会一直运行，浪费你的CPU资源。而且，你还要处理跟踪器之间的冲突。如果一个跟踪器跑到了另一个跟踪器的框里你会怎么处理？这是一个很复杂的问题。我觉得这个问题很难解决。也许你需要用一些高级的算法，比如卡尔曼滤波。但是我不太懂那个。我只知道，多目标跟踪很麻烦。

八、 边界识别，到底识别什么？

你可能会问，边界识别是什么意思？我觉得边界识别就是识别物体的轮廓。或者识别物体的边缘。在OpenCV里有很多边缘检测的算法。比如Canny边缘检测。cv2.Canny。这一行代码就是用Canny算法进行边缘检测。它会返回一张黑白图片。白色的部分就是边缘，吃瓜。。

差点意思。 你可以把跟踪到的框，和边缘检测的后来啊结合起来。如果你跟踪到了一个物体，你就去检测这个物体的边缘。然后你就可以画出它的轮廓。这样，你的程序就会看起来更专业，更高级。我觉得这很有趣。你可以尝试一下。用OpenCV画出猫的轮廓，或者狗的轮廓。这会给你带来很大的成就感。虽然这种成就感可能很短暂。主要原因是很快你就会发现，边缘检测的效果并不好。有时候，它会把一些不重要的东西也当成边缘。有时候，它会把重要的东西漏掉。

九、 错误处理，你一定会遇到错误

在写代码的过程中，你一定会遇到错误。这是不可避免的。OpenCV虽然强大，但是它也有它的局限性。有时候，你的代码写得完全正确，但是程序就是不运行。这时候，你会非常郁闷。你会怀疑人生。你会觉得自己是不是不适合写代码，我们都...。

但是千万不要放弃。遇到错误，不要慌。先看报错信息。报错信息会告诉你哪里出错了。是语法错误，还是逻辑错误？如果是语法错误，那就是你少了一个分号，或者少了一个括号。如果是逻辑错误，那就是你的思路有问题。你想要的效果，和你写出来的代码，不是一回事。

我以前也遇到过很多错误。有时候，我写了一个下午的代码，后来啊发现有一个变量名写错了。这就很搞心态。但是改正错误也是学习的一部分。通过改正错误，你可以学到更多的东西。你可以更深入地理解OpenCV的原理。所以不要怕错误。错误是成功的垫脚石。当然如果你实在改不过来你可以去问人。但是最好自己先尝试解决。主要原因是问别人得到的答案，可能不是你想要的。或者，你根本听不懂别人的解释。

十、 虽然很烂，但是很有用

引起舒适。 好了写到这里我觉得我的头都要晕了。这篇文章写得很乱，逻辑也不清晰。甚至有些地方还有语病。但是我想表达的意思，应该都表达出来了。学习OpenCV，学习多目标跟踪，是一件很困难的事情。但是只要你肯努力，肯花时间，你一定能学会。

不要被那些复杂的算法吓倒。不要被那些长长的代码吓倒。一步一步来从最简单的开始。先学会打开摄像头， 我破防了。 再学会检测物体，然后学会跟踪物体。再说说学会多目标跟踪，学会边界识别。

也是没谁了。 我希望这篇文章能对你有所帮助。虽然我写得很烂，但是这毕竟是我辛辛苦苦写出来的。每一个字，都是我敲出来的。每一个标点符号，都是我精心挑选的。如果你觉得这篇文章有用，请给我点个赞。如果你觉得这篇文章没用，那也没办法。反正我已经尽力了。

话说回来.…. 再说说 提醒一下那个链接很重要。https:///LuohenYJ/article/details/89083351。那是我的参考文章。虽然我写得很烂，但是里面的内容还是有点用的。大家可以去看看。但是不要抄，要自己理解。抄来的东西，永远不是自己的。

对吧，你看。 好了不说了。我要去休息了。我的眼睛很累。我的脖子很酸。我的手指很痛。但是看到这篇文章，我觉得很满足。主要原因是我知道，我又学会了一个新的知识点。虽然这个知识点很模糊，但是至少是新的。

再见了。希望你们能写出更精彩的代码。希望你们能做出更酷的项目。希望你们能成为真正的计算机视觉专家。加油吧，少年们！