之前講了怎么用opencv3.3.1自帶的API來做單目標(biāo)的跟蹤，多目標(biāo)和這個(gè)差不多，不同的是要用到另一個(gè)類，cv::MultiTracker。
同樣，先附上代碼

#include<tracking.hpp>
#include<highgui.hpp>
#include<video.hpp>
#include<core\utility.hpp>
#include<vector>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    Mat frame;
    VideoCapture cap("1.mp4");//輸入待處理的視頻
    cap >> frame;
    vector<Rect> rois;
    selectROIs("rois", frame, rois, false);
    if (rois.size()<1)
        return 0;
    MultiTracker trackers;
    vector<Rect2d> obj;
    vector<Ptr<Tracker>> algorithms;
    for (auto i = 0; i < rois.size(); i++) {
        obj.push_back(rois[i]);
        algorithms.push_back(TrackerKCF::create());
    }
    trackers.add(algorithms, frame, obj);
    while (cap.read(frame)) {
        bool ok = trackers.update(frame);
        if (ok) {
            for (auto j = 0; j < trackers.getObjects().size(); j++) {
                rectangle(frame, trackers.getObjects()[j], Scalar(255, 0, 0), 2, 1);
            }
            imshow("tracker", frame);
        }
        if (waitKey(1) == 27)break;
    }
    return 0;
}

1.創(chuàng)建多目標(biāo)跟蹤對(duì)象

MultiTracker trackers;
你可以創(chuàng)建不同的跟蹤器來組成多目標(biāo)跟蹤對(duì)象，這里，我統(tǒng)一使用的KCF算法。

2.選擇多目標(biāo)

vector<Rect> rois;
selectROIs("rois", frame, rois, false);

注意selectROI與selectROIs函數(shù)的區(qū)別，兩者的原型分別是

CV_EXPORTS_W void selectROIs(const String& windowName, InputArray img, CV_OUT std::vector<Rect>& boundingBoxes, bool showCrosshair = true, bool fromCenter = false);

CV_EXPORTS_W Rect selectROI(const String& windowName, InputArray img, bool showCrosshair = true, bool fromCenter = false);

/** @overload
 */
CV_EXPORTS_W Rect selectROI(InputArray img, bool showCrosshair = true, bool fromCenter = false);

可以看到，單目標(biāo)的選擇函數(shù)返回值是rect型，而多目標(biāo)是void型，于是可以直接調(diào)用selectROIs函數(shù)，然后將得到的邊界框存儲(chǔ)在第三個(gè)參數(shù)里。當(dāng)然你也可以調(diào)用selectROI函數(shù)，存儲(chǔ)在Rect數(shù)組里。

3.MultiTracker的add方法

    vector<Rect2d> obj;
    vector<Ptr<Tracker>> algorithms;
    for (auto i = 0; i < rois.size(); i++) {
        obj.push_back(rois[i]);
        algorithms.push_back(TrackerKCF::create());
    }
    trackers.add(algorithms, frame, obj);

在多目標(biāo)的API里面，用add方法代替了init方法，給trackers傳入每個(gè)ROI的跟蹤器和邊界框。
注意這里，傳入的邊界框數(shù)據(jù)類型是Rect2d,因?yàn)樯婕暗接?jì)算，所以需要double類型，需要轉(zhuǎn)換一下。

4.保存結(jié)果

for (auto j = 0; j < trackers.getObjects().size(); j++) {
                rectangle(frame, trackers.getObjects()[j], Scalar(255, 0, 0), 2, 1);
            }

image.png

MultiTracker類有g(shù)etObjects方法，可以返回跟蹤對(duì)象的值，依據(jù)此給不同對(duì)象加上矩形框。