Python OpenCV: 使用 Homography 进行对象跟踪

在计算机视觉中，对象跟踪是一个重要的问题。一个很好的方法就是使用 Homography。这个技术可以用来将一个带有透视变换的二维图像映射到另一个平面上，通常用来进行对象跟踪和其他相关任务。

在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python OpenCV 库来实现基本的对象跟踪。我们将从理解 Homography 开始，然后构建我们的 Python 程序来演示这个过程。

Homography 简介

Homography 是指平面间的一一映射关系。它可以将一个平面上的点映射到另一个平面上，并且保持它们之间的空间关系不变。Homography 通常使用矩阵表示，由 3x3 的矩阵表示，在计算机视觉中非常常用。

Python 代码示例

接下来，我们将编写一个简单的 Python 程序，利用 Homography 实现对象跟踪。我们将首先定义一个函数来计算 Homography 矩阵，然后在输入的两个图片中找到一组关键点。然后通过这组关键点计算 Homography 矩阵，并使用它将第二个图像上的一组点映射到第一个图像上，并显示出结果图像。

import cv2
import numpy as np

def find_homography(img1, img2):
    #定义特征提取器
    sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()

    #在两个图中提取特征
    keypoints1, descriptors1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
    keypoints2, descriptors2 = sift.detectAndCompute(img2, None)

    #匹配两个图片的特征
    bf = cv2.BFMatcher()
    matches = bf.knnMatch(descriptors1, descriptors2, k=2)

    #取最佳匹配列表
    best_matches = []
    for m, n in matches:
        if m.distance < 0.75 * n.distance:
            best_matches.append(m)

    #为匹配列表提取关键点位置
    src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in best_matches]).reshape(-1, 1, 2)
    dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in best_matches]).reshape(-1, 1, 2)

    #计算 Homography 矩阵
    homography, mask = cv2.findHomography(dst_pts, src_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

    return homography

def track_object(img1, img2):
    #计算 Homography 矩阵
    homography = find_homography(img1, img2)

    #从 img2 中提取需要跟踪的角点
    track_pts = np.float32([[121, 81], [297, 74], [251, 233], [51, 237]]).reshape(-1, 1, 2)

    #使用 Homography 矩阵将角点映射到 img1 上
    dst_pts = cv2.perspectiveTransform(track_pts, homography)

    #在图像中绘制角点和对应的线
    img2 = cv2.polylines(img2, [np.int32(dst_pts)], True, 255, 2, cv2.LINE_AA)

    return img2

#加载图片
img1 = cv2.imread('img1.png')
img2 = cv2.imread('img2.png')

#跟踪对象
result_img = track_object(img1, img2)

#显示结果
cv2.imshow('Object tracking', result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这段代码中，我们定义了一个 find_homography 函数，用于找到两个图片中的关键点，并计算出它们之间的 Homography 矩阵。然后，我们定义了一个 track_object 函数，用于使用上述 Homography 矩阵来跟踪目标对象。在该函数中，track_pts 是由我们手动选择的一个矩形框中的四个角点。我们使用上述 Homography 矩阵将其映射到第一个图像上，并使用 OpenCV 中的 polylines 函数将角点和对应的线绘制到最终结果图像上。

现在，我们只需要加载我们的示例图像，并调用 track_object 函数即可进行对象跟踪，最后使用 imshow 函数展示结果图像。

结论

在这篇文章中，我们展示了如何使用 Python OpenCV 库来实现基本的对象跟踪。我们介绍了 Homography 技术，并编写了一个 Python 程序，用于计算两个图片之间的 Homography 矩阵，并将目标对象从一个图像跟踪到另一个图像。