過程：
反向投影，meanShift算法，camShift算法。
簡要概述：基於顏色分佈的目標跟蹤（需將RGB空間轉到HSV空間，利用H分量計算）
反向投影：利用直方圖，求輸入圖中對應像素在目標圖中的概率（出現次數頻率），作爲輸出圖對應像素的值。
meanShift算法：均值漂移，知道收斂到設定值。
camShift算法：調用meanShift，實現自適應大小的目標跟蹤。
//對運動物體的跟蹤：
//如果背景固定,可用幀差法 然後在計算下連通域 將面積小的去掉即可
//如果背景單一,即你要跟蹤的物體顏色和背景色有較大區別 可用基於顏色的跟蹤 如CAMSHIFT 魯棒性都是較好的
//如果背景複雜,如背景中有和前景一樣的顏色 就需要用到一些具有預測性的算法 如卡爾曼濾波等 可以和CAMSHIFT結合
#include "camShift.h"
IplImage *image = 0, *hsv = 0, *hue = 0, *mask = 0, *backproject = 0, *histimg = 0;
//用HSV中的Hue分量進行跟蹤
CvHistogram *hist = 0; //直方圖類
int backproject_mode = 0;
int select_object = 0; //是否用鼠標操作
int track_object = 0;
int show_hist = 1;
CvPoint origin;
CvRect selection; //選擇區域
CvRect track_window; //追蹤窗口，矩形框偏移，感興趣區域
CvBox2D track_box; // tracking 返回的方形區域 box，帶角度
//typedef struct CvBox2D
//{
// CvPoint2D32f center; /* 盒子的中心 */
// CvSize2D32f size; /* 盒子的長和寬 */
// float angle; /* 水平軸與第一個邊的夾角，用弧度表示*/
//}實際上是橢圓的外接矩形，不同於CvRect結構，此矩形可以是傾斜的。畫橢圓那個函數也用到這個結構。
CvConnectedComp track_comp;
//連接部件
// typedef struct CvConnectedComp {
// double area; /* 連通域的面積 */
// float value; /* 分割域的灰度縮放值 */
// CvRect rect; /* 分割域的 ROI */
// } CvConnectedComp;
int hdims = 48; //劃分直方圖bins的個數，越多越精確
float hranges_arr[] = {0,180}; //像素值的範圍
float* hranges[] = {hranges_arr}; //用於初始化CvHistogram類
int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30; //用於設置滑動條
//鼠標回調函數,該函數用鼠標進行跟蹤目標的選擇
void on_mouse( int event, int x, int y, int flags,void* param ) //源程序丟失 void* param
{
if( !image )
return;
if( image->origin )
y = image->height - y;
//如果圖像原點座標在左下,則將其改爲左上
if( select_object )
//select_object爲1,表示在用鼠標進行目標選擇此時對矩形類selection用當前的鼠標位置進行設置
{
//註釋：#define MIN(a,b) ((a) > (b) ? (b) : (a))求ab中較小數
selection.x = MIN(x,origin.x);
selection.y = MIN(y,origin.y);
//註釋：#define CV_IABS(a) (((a) ^ ((a) < 0 ? -1 : 0)) - ((a) < 0 ? -1 : 0))求絕對值
selection.width = selection.x + CV_IABS(x - origin.x);
selection.height = selection.y + CV_IABS(y - origin.y);
selection.x = MAX( selection.x, 0 );
selection.y = MAX( selection.y, 0 );
selection.width = MIN( selection.width, image->width );
selection.height = MIN( selection.height, image->height );
selection.width -= selection.x;
selection.height -= selection.y;
}
switch( event )
{
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN: //鼠標按下,開始點擊選擇跟蹤物體
origin = cvPoint(x,y);
selection = cvRect(x,y,0,0);
select_object = 1;
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP: //鼠標鬆開,完成選擇跟蹤物體
select_object = 0;
if( selection.width > 0 && selection.height > 0 ) //如果選擇物體有效，則打開跟蹤功能
track_object = -1;
#ifdef _DEBUG
printf("\n # 鼠標的選擇區域：");
printf("\n X = %d, Y = %d, Width = %d, Height = %d",selection.x, selection.y, selection.width, selection.height);
#endif
break;
}
}
CvScalar hsv2rgb( float hue )
//顏色飽和度亮度，轉換成，紅綠藍
{
int rgb[3], p, sector;
static const int sector_data[][3] = {{0,2,1}, {1,2,0}, {1,0,2}, {2,0,1}, {2,1,0}, {0,1,2}};
hue *= 0.033333333333333333333333333333333f;
sector = cvFloor(hue);
p = cvRound(255*(hue - sector));
p ^= sector & 1 ? 255 : 0;
rgb[sector_data[sector][0]] = 255;
rgb[sector_data[sector][1]] = 0;
rgb[sector_data[sector][2]] = p;
#ifdef _DEBUG
printf("\n # Convert HSV to RGB：");
printf("\n HUE = %f", hue);
printf("\n R = %d, G = %d, B = %d", rgb[0],rgb[1],rgb[2]);
#endif
return cvScalar(rgb[2], rgb[1], rgb[0],0);
}
int camShift( int argc, char** argv )
{
CvCapture* capture = 0; //定義視頻獲取結構
IplImage* frame = 0;
if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0])))
capture = cvCaptureFromCAM( argc == 2 ? argv[1][0] - '0' : 0 ); //攝像頭
else if( argc == 2 )
capture = cvCaptureFromAVI( argv[1] ); //視頻文件
if( !capture )
{
fprintf(stderr,"Could not initialize capturing...\n");
return -1;
}
printf( "Hot keys: \n"
"\tESC - quit the program\n"
"\tc - stop the tracking\n"
"\tb - switch to/from backprojection view\n"
"\th - show/hide object histogram\n"
"To initialize tracking, select the object with mouse\n" );
cvNamedWindow( "Histogram", 1 ); //用於顯示直方圖
cvNamedWindow( "CamShiftDemo", 1 ); //用於顯示視頻
cvSetMouseCallback( "CamShiftDemo", on_mouse, NULL ); //設置鼠標回調函數
cvCreateTrackbar( "Vmin", "CamShiftDemo", &vmin, 256, 0 ); //設置滑動條，亮度最小值
cvCreateTrackbar( "Vmax", "CamShiftDemo", &vmax, 256, 0 ); //設置滑動條，亮度最大值
cvCreateTrackbar( "Smin", "CamShiftDemo", &smin, 256, 0 ); //設置滑動條，飽和度最小值
for(;;) //進入視頻幀處理主循環
{
int i, bin_w, c;
frame = cvQueryFrame( capture ); //獲取一幀
if( !frame )
break;
//printf("*****************%d\n",frame->origin);
if( !image ) //image爲0,表明剛開始還未對image操作過,先建立一些緩衝區
{
/* allocate all the buffers */
image = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 ); //三通道彩色圖像
image->origin = frame->origin;
hsv = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 3 ); //三通道彩色圖像
hue = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 ); //單通道灰度圖形，單一分量灰度圖
mask = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 ); //單通道灰度圖像,掩膜值
backproject = cvCreateImage( cvGetSize(frame), 8, 1 );//分配反向投影圖空間,大小一樣,單通道
hist = cvCreateHist( 1, &hdims, CV_HIST_ARRAY, hranges, 1 );//分配直方圖空間
histimg = cvCreateImage( cvSize(320,200), 8, 3 );//分配用於直方圖顯示的空間
cvZero( histimg );//置背景爲黑色
}
cvCopy( frame, image, 0 ); //複製幀圖像
cvCvtColor( image, hsv, CV_BGR2HSV ); // 彩色空間轉換 BGR to HSV
if( track_object ) //track_object非零,表示有需要跟蹤的物體
{
int _vmin = vmin, _vmax = vmax;
cvInRangeS( hsv, cvScalar(0,smin,MIN(_vmin,_vmax),0),cvScalar(180,256,MAX(_vmin,_vmax),0), mask );
//CVAPI(void) cvInRangeS( const CvArr* src, CvScalar lower,CvScalar upper, CvArr* dst );
//製作掩膜板!
//只處理像素值爲H：0~180，S：smin~256，V：vmin~vmax之間的部分
//用於檢查圖像中像素的灰度是否屬於某一指定範圍。
//cvInRange()檢查src的每一個像素點是否落在lower和upper範圍中。
//如果src的值大於或者等於lower值，並且小於upper值，那麼dst中對應的對應值將被設置爲0xff；
//否則，dst的值將被設置爲0。
cvSplit( hsv, hue, 0, 0, 0 ); // 分割多通道爲單通道，這裏只提取 HUE 分量
//函數原型：void cvSplit(const CvArr* src, CvArr* dst0, CvArr* dst1, CvArr* dst2, CvArr* dst3)
if( track_object < 0 )
//如果需要跟蹤的物體還沒有進行屬性提取，則進行選取框類的圖像屬性提取
{
float max_val = 0.f;
cvSetImageROI( hue, selection ); // 得到選擇區域 for mask
cvSetImageROI( mask, selection ); //設置掩膜板選擇框爲ROI
cvCalcHist( &hue, hist, 0, mask ); // 計算滿足mask的直方圖
cvGetMinMaxHistValue( hist, 0, &max_val, 0, 0 ); // 只找最大值
/* Finds indices and values of minimum and maximum histogram bins
CVAPI(void) cvGetMinMaxHistValue( const CvHistogram* hist,
float* min_value, float* max_value,
int* min_idx CV_DEFAULT(NULL),
int* max_idx CV_DEFAULT(NULL));*/
cvConvertScale( hist->bins, hist->bins, max_val ? 255. / max_val : 0., 0 );
// 縮放 bin 到區間 [0,255]// 對直方圖的數值轉爲0~255
//Converts one array to another with optional linear transformation.
//dst(I) = scalesrc(I) + (shift0; shift1; :::)
/*CVAPI(void) cvConvertScale( const CvArr* src, CvArr* dst,
double scale CV_DEFAULT(1),
double shift CV_DEFAULT(0) );*/
cvResetImageROI( hue ); // remove ROI
cvResetImageROI( mask ); //去除ROI
track_window = selection; //追蹤區域
track_object = 1; //置track_object爲1,表明屬性提取完成
cvZero( histimg );
bin_w = histimg->width / hdims; // hdims: 條的個數，則 bin_w 爲條的寬度
// 畫直方圖
for( i = 0; i < hdims; i++ )
//畫直方圖到圖像空間
{
int val = cvRound( cvGetReal1D(hist->bins,i)*histimg->height/255 );
//int cvRound (double value）//對一個double型的數進行四捨五入，並返回一個整型數！
CvScalar color = hsv2rgb(i*180.f/hdims);
cvRectangle( histimg, cvPoint(i*bin_w,histimg->height),
cvPoint((i+1)*bin_w,histimg->height - val),color, -1, 8, 0 ); //矩形框
}
}
/*
函數 cvCalcBackProject 計算直方圖的反向投影.
對於所有輸入的單通道圖像同一位置的象素數組，該函數根據相應的象素數組(RGB)，
放置其對應的直方塊的值到輸出圖像中。
用統計學術語，輸出圖像象素點的值是觀測數組在某個分佈（直方圖）下的概率。
例如，爲了發現圖像中的紅色目標，可以這麼做：
1、對紅色物體計算_色調直方圖_，假設圖像僅僅包含該物體。則直方圖有可能有極值，對應着紅顏色。
2、對將要搜索目標的輸入圖像，使用直方圖計算其色調平面的_反向投影_，然後對圖像做_閾值_操作。
3、在產生的圖像中發現_連通部分_，然後使用某種附加準則選擇正確的部分，比如最大的連通部分。
這是 Camshift 彩色目標跟蹤器中的一個逼進算法，
除了第三步，CAMSHIFT 算法使用了上一次目標位置來定位反向投影中的目標。
*/
cvCalcBackProject( &hue, backproject, hist );//!!!!!!!!重要!!!!!!!!//
//void cvCalcBackProject(IplImage** image, CvArr* backProject, const CvHistogram* hist)
//計算hue的反向投影圖,（或者叫概率圖）
cvAnd( backproject, mask, backproject, 0 ); //與運算
//void cvAnd(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL)
//得到掩膜內的反向投影
// calling CAMSHIFT 算法模塊，調用cvMeanShift算法，收斂到概率最大的區域。
cvCamShift( backproject,
track_window,
cvTermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ),
&track_comp,
&track_box );//使用MeanShift算法對backproject中的內容進行搜索,返回跟蹤結果
track_window = track_comp.rect;//收斂後搜索窗口的位置，得到跟蹤結果的矩形框
if( backproject_mode ) //int backproject_mode = 0;
cvCvtColor( backproject, image, CV_GRAY2BGR ); // 使用backproject灰度圖像
if( image->origin ) //image->origin = frame->origin;
track_box.angle = -track_box.angle;
cvEllipseBox( image, track_box, CV_RGB(255,0,0), 3, CV_AA, 0 );
//void cvEllipseBox(CvArr* img, CvBox2D box, CvScalar color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0 )
//畫橢圓，畫出跟蹤結果的位置
}
if( select_object && selection.width > 0 && selection.height > 0 )
//如果正處於物體選擇，畫出選擇框
{
cvSetImageROI( image, selection );
cvXorS( image, cvScalarAll(255), image, 0 ); //按位異或運算
//void cvXorS(const CvArr* src, CvScalar value, CvArr* dst, const CvArr* mask=NULL)
//src或value=dst
cvResetImageROI( image );
}
cvShowImage( "CamShiftDemo", image );
cvShowImage( "Histogram", histimg );
c = cvWaitKey(10);
if( c == 27 )
break; // exit from for-loop
switch( c )
{
case 'b':
backproject_mode ^= 1;//^異或操作，0^0=0,0^1=1,1^0=1,1^1=0
break;
case 'c':
track_object = 0;
cvZero( histimg );//直方圖清除後，track_object = 0;方便重新取屬性
break;
case 'h':
show_hist ^= 1;
if( !show_hist )
cvDestroyWindow( "Histogram" );
else
cvNamedWindow( "Histogram", 1 );
break;
default:
;
}
}
cvReleaseImage(&image);
cvReleaseCapture( &capture );
cvDestroyWindow("CamShiftDemo");
return 0;
}