算法实战！使用光流法进行车辆追踪

    “语义分割”与“实例分割”是将图像中的像素点分到对应的类别，实现图像前景和背景分离。“目标追踪”是跟踪图像序列或视频中的目标，定位出目标在图像帧中的运行轨迹。

   如图1所示，目标追踪（Object Tracking）是获取图像序列（一般为视频）中感兴趣的区域，并在接下来的视频帧中对其进行跟踪，目标跟踪是计算机视觉里一个重要的领域，在赛事转播、人机交互、监控安防、无人驾驶、无人机等应用中有着关键的作用。

一、目标追踪概述

   目标追踪的输入通常是视频，视频是一种非结构化数据，可以看成是图像序列的组合（即一组有序的图像）。虽然在形式上，视频没有固定的结构，但在内容上，视频本身有着较强的逻辑关系，如图2所示，按照颗粒度大小将视频分成帧（Frame）、镜头（Shot）、场景（Scene）、视频（Video）四个层次。

（1）帧是视频最基本单元，视频帧其实是一幅图像，关键帧，又叫代表帧，是指具有代表性的帧。

（2）镜头是由一系列帧组成的，这些帧表达同一个事件或者是摄像机的一组连续的运动。

（3）场景有一定的语义，由一系列相似的镜头组成，这些镜头从不同角度表达同一批对象或环境。

1.视频与图像序列的相互转换

    视频可以看成是一组有序的图像组成，对视频的目标检测和对图像的目标检测没有本质不同。通过OpenCV提供的VideoCapture和VideoWriter模块，可以实现视频和图像序列的相互转换，转换的示例代码如下：

（1）导入用到的库。

1 import cv2,os
2 from os.path import isfile, join

（2）使用VideoCapture将视频转换为图像序列。

1 videoFile = './video/ball.mp4' #输入的视频文件
2 imgPath = "./video/frame/"     #输出的图像文件路径
3 #打开视频文件、读取视频帧、并以jpg的图像格式，写到指定目录下
4 cap = cv2.VideoCapture(videoFile)
5 frame_id = 0
6 while True:
7     ret,frame = cap.read()     #读取视频的帧
8     if not ret:                          #视频结束
9         break
10     rgb_img= cv2.cvtColor(frame.copy(),cv2.COLOR_BGR2RGB) #将视频的帧转换为RGB格式
11     cv2.imwrite("%s/%04d.jpg"%(imgPath,frame_id),rgb_img)
12     frame_id = frame_id + 1
13 print("转换结束:(视频文件:%s，图像序列路径:%s)"%(videoFile,imgPath))

（3）使用VideoWriter将图像序列转换为视频。

1 imgPath = "./video/frame/"      #输入的图像文件路径
2 videoFile = './video/video.mp4' #输出的视频文件
3 fps = 25.0 #速率，每秒25帧
4 #找到目录下所有的图像文件，并按照文件名排序
5 files=[f for f in os.listdir(imgPath) if isfile(join(imgPath,f)) and f.endswith('.jpg')]
6 files.sort()
7 #得到图像文件的尺寸
8 img = cv2.imread(imgPath+files[0])
9 height, width, channel = img.shape
10 #创建视频对象，使用mpg4格式压缩
11 video = cv2.VideoWriter(videoFile,cv2.VideoWriter_fourcc(*'DIVX'),fps,(width,height))
12 #将图像序列写入视频文件
13 for file_name in files:
14     img = cv2.imread(imgPath+file_name)
15     rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换为RGB格式
16     video.write(rgb)
17 video.release()
18 print("转换结束:(图像序列路径:%s,视频文件:%s)"%(imgPath,videoFile))

2.目标追踪的分类

   根据任务的实时性要求，目标追踪分为“在线追踪”和“离线跟踪”两种：“在线追踪”通过过去和现在的视频帧确定目标的位置，对实时性要求较高；“离线追踪”通过过去、现在和未来的视频帧确定目标的位置，对实时性要求不高，“离线追踪”的准确率通常会高于“在线追踪”的准确率。根据应用场景，目标追踪又可以分为以下几种类型：

（1）单目标追踪，追踪一个固定目标在视频帧中出现的位置。

（2）多目标追踪，同时追踪多个目标在视频帧中出现的位置。

（3）多目标多摄像头追踪，追踪多个摄像头，拍摄到的多个目标，在不同的视频帧中出现的位置。

（4）姿态追踪，追踪目标在视频帧中姿态的变化，如视频中人的不同姿态。

3.生成式模型

   生成式模型首先定义出目标的特征，然后在后续视频帧中寻找相似特征的位置，从而实现目标的定位。早期的目标追踪模型中常使用这类方法，如光流法等，但是，生成式模型使用简单的特征定义，对追踪目标的描述方法有很大的局限性，在光照变化，目标被遮挡，分辨率低，拍摄角度变化等情况下，模型的识别效果不是很理想。

4.鉴别式模型

   鉴别式模型通过比较视频帧中目标和背景的差异，将目标从视频帧中提取出来，从而实现目标的定位。鉴别式模型同时考虑了目标和背景的信息，在模型的准确度和实时性上，比生成式模型有更好的效果，也逐渐成为目标追踪的主流方法。在本世纪初，传统的机器学习模型（如SVM，随机森林，GBDT等）逐渐被引入到目标追踪中，大约在2015年前后，基于深度学习模型的目标追踪方法开始成为研究热点。

5.目标追踪的方法

   有多种框架和算法可以实现目标追踪，其原理也不尽相同，按照时间顺序，可将目标追踪分成“经典方法”、“基于滤波方法”和“基于深度学习方法”三大类，如图3所示。

（1）经典方法。

   经典的目标追踪方法是先对目标的外观进行建模（如特征点，轮廓，SIFT等特征），然后在视频帧中查找该目标出现的位置，为了提高查找效率，通常使用预测算法，对目标可能出现的区域进行预测，只在预测的区域内查找目标。

（2）基于滤波方法。

   这种方法是通过度量视频帧中目标的相似程度，将不同视频帧中的目标进行关联，实现目标追踪。如MOSSE算法使用相关滤波器（Correlation Filter），计算目标之间的相关值，根据相关值找到不同视频帧中相同的目标并建立关联，从而实现目标追踪。

（3）基于深度学习方法。

   这种方法是将深度学习引入到目标追踪中，如基于目标检测的追踪方法（Tracking By Detecting，简称TBD）等。这类方法通过深度学习模型，在每个视频帧上执行目标检测，并在检测到的目标之间建立关联，从而实现目标追踪。

二、使用光流法进行目标追踪

   光流法是一种经典的目标追踪方法，通过将不同的视频帧中的像素点形成对应关系，描述出运动信息，从而完成目标的追踪。如图4所示，点、点和点是在不同时刻的视频帧中的同一个目标，光流法通过找到这些点的映射关系，描述出这些点的运动过程，实现目标的追踪。

1.光流

   光流（Optical Flow）是指运动物体在成像平面上的像素运动的瞬时速度。如图5所示，三维空间的物体运动，可以用一个三维矢量来描述，将其投影到二维成像平面上，得到一个二维矢量。在时间间隔极小的情况下（如相邻的两个视频帧中），称这个二维矢量为光流矢量用来描述该点的瞬时速度。

2.光流法的原理

   光流法通过计算视频帧中像素点的光流，得到光流场（光流的集合），光流场中包含了目标的运动信息，通过分析光流场实现对目标的追踪。

   光流法是根据像素值在时间序列上的变化和相邻帧之间的关联程度，找到当前帧和前一帧的对应关系，并根据这种对应关系计算出目标的运行轨迹，使用光流法进行目标追踪时，需要满足以下两个假设条件：

（1）亮度不变性假设，同一目标在不同视频帧间运动时，其亮度不会发生变化。

（2）时间连续性假设，时间的变化不会引起目标位置的剧烈变化，相邻帧之间位移要小。

   如图6所示，假设某一个像素点在时刻的坐标是，像素值是，在时刻的坐标是，像素值是，其中为动作向量，表示该像素点向右移动了个像素点，向上移动了个像素点。

 光流法假设了同一个点的亮度不变，根据这一假设，可以得到公式10.4。

    使用泰勒级数将展开，如公式10.5所示。

     略掉公式10.5中的二阶无穷小，再根据“亮度不变”假设（即公式10.4），可以得到动作向量是图像强度和时间内的变化方程，如公式10.6所示。

分别为像素值关于，和的偏导数，分别用、和表示，可得公式10.7，其中、和为已知变量，和为待求参数。有多种算法可以对和进行求解，经典的求解算法是Lucas-Kanade（LK）算法。

3.Lucas-Kanade（LK）算法

   公式10.7中，有两个待求参数和，而只有一个方程，为了能求解出和，LK算法在“亮度不变”和“时间连续”假设的基础上，又增加了一个“空间一致”的假设，即在目标像素周围MxM的窗口内的所有像素均有相同的光流矢量。

   根据“空间一致”假设，LK算法使用大小3x3窗口内的9个像素点建立9个方程，如公式10.8所示，最后通过最小二乘法，求解出和的最优解。

4.稠密光流于稀疏光流

   光流法有“稠密光流”和“稀疏光流”两种类型，稠密光流计算视频帧中所有像素点的光流，形成密集光流场，然后再对目标进行像素级别的配准，而稀疏光流则计算指定特征点的光流（如Harris角点等），形成稀疏光流场，然后再对目标的特征点进行配准。

5.使用OpenCV计算光流

   OpenCV内置了LK算法的实现函数calcOpticalFlowPyrLK()，可以直接调用该函数计算光流，并实现目标的追踪，以下代码演示了稀疏光流的计算方法，代码的输出如图7所示。

（1）导入库。

1 import cv2
2 import numpy as np
3 from matplotlib import pyplot as plt

（2）读取文件，读取两幅图像，代表连续的两个视频帧，并将图像转换为灰度图。

  1 img_0=cv2.imread("./images/da_feng_che_0.jpg") #读取第一帧的图像
  2 img_1=cv2.imread("./images/da_feng_che_1.jpg") #读取第二帧的图像
  3 img_0 = cv2.cvtColor(img_0, cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换为RGB格式
  4 img_1 = cv2.cvtColor(img_1, cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换为RGB格式
  5 gray_0 = cv2.cvtColor(img_0.copy(), cv2.COLOR_RGB2GRAY) #转换为灰度图
  6 gray_1 = cv2.cvtColor(img_1.copy(), cv2.COLOR_RGB2GRAY) #转换为灰度图
  7 mask = img_0+img_1 #mask用来显示最后的结果

（3）生成特征点，使用cv2.goodFeaturesToTrack函数，生成第一帧图像的特征点。

1 params = {"maxCorners":10,"qualityLevel":0.01,"minDistance":50,"blockSize":1}
2 key_points_0 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_0, mask = None, **params)

（4）计算光流（稀疏光流），生成第二帧图像的特征点，并将第一帧和第二帧图像的特征点进行关联。

1 #key_points_1是光流计算出的特征点位置，match表示匹配上的特征点
2 key_points_1, match, _ = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_0,gray_1,key_points_0, None)
3 matched_0 = key_points_0[match==1] #第一帧图像上的特征点
4 matched_1 = key_points_1[match==1] #第二帧图像上的特征点

（5）显示运动信息，如图10.20所示，红色和蓝色点表示两帧图像上的特征点，白色连线表示对应关系。

 1 for i,(frame_0,frame_1) in enumerate(zip(matched_0,matched_1)):
  2     a,b = frame_0.ravel()
  3     c,d = frame_1.ravel()
  4     mask = cv2.circle(mask,(a,b),3,(255,0,0),-1)  #用红色标记，第一帧图上的特征点
  5     mask = cv2.circle(mask,(c,d),3,(0,0,255),-1)  #用蓝色标记，第二帧图上的特征点
  6     mask = cv2.line(mask, (a,b),(c,d),(255,255,255),2) #用白色标记，两帧图像上特征点的对应关系
  7 f,ax = plt.subplots(1,3, figsize=(12,12))
  8 ax[0].imshow(img_0)
  9 ax[1].imshow(img_1)
 10 ax[2].imshow(mask)