如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
一、基于目标检测的追踪概述
基于目标检测的目标追踪方法（Tracking By Detecting，简称TBD）一般使用目标检测模型（如YOLO），在每个视频帧上进行目标检测，然后将检测出来的目标进行关联，找到每个目标的运行轨迹。如图1所示，先使用目标检测模型检测出7个目标，然后通过算法，将
和
进行关联，从而追踪到这两个足球的运行轨迹。
图1 基于目标检测的目标追踪方法
TBD方法完整的流程如图2所示，该方法共有5个步骤，其中最关键的是“目标检测”和“目标关联”两个步骤，“目标检测”需要一个训练好的目标检测模型，用来发现图像中的各个目标，“目标关联”需要一个关联算法，用来进行目标的配对。
（1）目标检测，检测出要追踪目标的位置坐标、目标分类等信息，初始化每个目标的轨迹。
（2）目标关联，使用算法，给当前帧中的目标和前一帧的目标进行配对。
（3）关联成功，在上一帧中找到了当前帧中检测到的目标，配对成功，记录目标的轨迹。
（4）新出现目标，在上一帧中没有找到当前帧中检测到的目标，初始化新目标的轨迹。
（5）目标消失，在当前帧中没有找到上一帧中检测出来的目标，删除该目标的轨迹。
图2 基于目标检测的目标追踪方法（TBD）流程图
在基于目标检测的目标追踪方法中，为了实现目标的关联，容易想到的方法是“通过目标识别进行目标关联”：对每一帧图像进行目标检测，然后对每一个目标提取特征，通过特征识别出每一个目标，从而实现目标关联。
但是，“通过目标识别进行目标关联”需要在每一帧图像中，提取出每一个目标的特征，这需要大量的计算资源，同时还需要稳定的特征提取器，在实际场景中很难做到，因此，通常采用其他方法进行目标的关联，如常用的质心法。
二、使用质心法进行目标关联
质心法是一种基于目标检测的目标追踪方法，只在目标首次出现的时候，对目标进行识别，在后续的视频帧中，通过欧氏距离将检测到的目标进行关联，如图3所示。
（1）目标检测，使用深度学习模型，对视频帧进行目标检测。
（2）计算质心坐标，使用目标预测框的中心点作为质心坐标。
（3）计算质心距离，计算视频的上一帧和当前帧中目标之间的欧式距离。
（4）目标关联，距离相近的为同一目标，如A和C是同一目标，B是新出现目标。
（5）目标更新，更新已知目标的坐标，生成新目标ID，如果有目标消失，则注销消失目标ID。
图3 使用质心法实现目标关联
三、质心法使用示例
质心法是目标关联算法，在进行目标追踪时，还需要配合目标检测模型使用，下面代码使用YOLO模型进行目标检测（已经在coco数据集上训练好的YOLO模型），使用质心法进行目标关联，实现目标的追踪。
在以下代码中，详细介绍了两帧图像中的目标（足球）的追踪过程，在本书配套的源代码中，还演示了对视频中的目标进行追踪的方法。
（1）导入库用到的库（在配套代码目录下的yolo_detect.py文件里，封装了YOLO模型的使用）
代码语言：javascript复制1 import cv2,math
2 import numpy as np
3 import IPython.display as display
4 from yolo_detect import Init_Yolo,Detect,Draw #封装YOLO模型的检测操作
5 from matplotlib import pyplot as plt
6 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #在统计图上显示中文
（2）初始化YOLO模型（模型的初始化方法请查看yolo_detect.py文件中的Init_Yolo函数）。
代码语言：javascript复制1 model,labels = Init_Yolo('./models/yolov3-tiny.cfg',
2 './models/yolov3-tiny.weights',
3 './models/coco.names')（3）读取两帧图像，并转换为RGB格式，其中frame_1是上一帧图像，frame_2是当前帧图像。
代码语言：javascript复制 1 frame_1 = cv2.imread('./images/ball_1.png')
2 frame_1 = cv2.cvtColor(frame_1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
3 frame_2 = cv2.imread('./images/ball_2.png')
4 frame_2 = cv2.cvtColor(frame_2, cv2.COLOR_BGR2RGB)（4）检测两帧图像中的足球目标（调用yolo_detect.py文件中的Detect函数）。
代码语言：javascript复制1 #使用YOLO检测两帧图像中的目标
2 b1 = Detect(model,labels,frame_1)
3 b2 = Detect(model,labels,frame_2)
4 #只保留足球的检测结果
5 filter=np.where(b1[:,-1]=='sports ball')
6 bbox1 = b1[filter]
7 filter=np.where(b2[:,-1]=='sports ball')
8 bbox2 = b2[filter]（5）计算质心坐标，根据第4步检测结果bbox1和bbox2，计算目标的质心（即绑定框的中心）。
代码语言：javascript复制1 A = (int(bbox1[0][0]) int(bbox1[0][2])/2,int(bbox1[0][1]) int(bbox1[0][3])/2)
2 B = (int(bbox2[0][0]) int(bbox2[0][2])/2,int(bbox2[0][1]) int(bbox2[0][3])/2)
3 C = (int(bbox2[1][0]) int(bbox2[1][2])/2,int(bbox2[1][1]) int(bbox2[1][3])/2)
4 print("第一帧目标A",A,"第二帧目标B",B,"第二帧目标C",C)使用第4和第5步代码，在第一帧图像中检测到目标A，在第二帧图像中检测到目标B和C，并分别计算这3个目标的质心。如图4所示，图中白色边框为检测到的目标边界框，中间的绿点为目标的质心（即边界框的中心）。
图4 检测到的目标与质心
（6）计算第一帧中的目标和后一帧中目标的欧氏距离，根据最近距离，确定AB是同一目标。
代码语言：javascript复制 1 AB = math.sqrt(math.pow((A[0]-B[0]),2) math.pow((A[1]-B[1]),2))
2 AC = math.sqrt(math.pow((A[0]-C[0]),2) math.pow((A[1]-C[1]),2))
3 print("AB距离",AB,"AC距离",AC,"AB是同一目标")（7）显示追踪的结果，将两帧图像合并到一起，用连线表示目标的运行轨迹，如图5所示。
代码语言：javascript复制 1 mask1 = Draw(frame_1,bbox1) #绘制在第一帧中检测到的目标
2 mask2 = Draw(frame_2,bbox2) #绘制在第二帧中检测到的目标
3 all_img = np.hstack((mask1, mask2)) #将两帧图像合并成一幅图像
4 #绘制运动轨迹
5 H,W = mask1.shape[:2]
6 cv2.line(all_img,(int(A[0]),int(A[1])),(W int(C[0]),int(C[1])),(0,255,255),2)
7 ##显示追踪结果
8 plt.title('目标运行轨迹')
9 plt.imshow(all_img)
图5 目标的运行轨迹
本文章出自北京理工大学出版社《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》一书中，经授权此公号，略有修改，经出版纸质书为准。
