Object Tracking - MIL Tracker

Kategori: Computer Vision , 08 Mart 2020 , JanFranco


Multiple Instance Learning veya kısa adıyla MILTrack algoritması bir önceki yazıda anlattığım BOOSTING Tracker algoritmasıyla hemen hemen aynı. Ancak arada güzel bir fark var. Bir önceki algoritmada bir obje seçmiştik ve o obje bizim pozitif resmimiz olmuştu. Bu algoritmada ise bir obje seçtiğimizde, sadece seçtiğimiz patch değil, etrafındaki komşu patchler de pozitif resim sayılıyor. Bunun dışındaki tüm adımlar BOOSTING Tracker ile aynı diyebilirim. Aşağıdaki görselden farkı daha iyi anlayabiliriz:



OpenCV ile Python üzerinden görelim:


import cv2

tracker = cv2.TrackerMIL_create()
cap = cv2.VideoCapture('../data/traffic.mp4')
_, frame = cap.read()
roi = cv2.selectROI(frame, False)
ret = tracker.init(frame, roi)

while True:
    _, frame = cap.read()
    success, roi = tracker.update(frame)
    (x, y, w, h) = tuple(map(int, roi))
    if success:
        p1 = (x, y)
        p2 = (x + w, y + h)
        cv2.rectangle(frame, p1, p2, (0, 255, 0), 3)
    else:
        cv2.putText(frame, "Failure to Detect Tracking!!", (100, 200), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 3)

    cv2.imshow('MIL Tracker', frame)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
>>




Sonraki Yazı: Detecting Spongebob Characters
Yorumlar

Henüz bir yorum bulunmuyor.
Yorum bırakın