PyImageSearch新出教程：Dlib多目標跟蹤（附下載地址）
- 2019 年 12 月 27 日
- 筆記
昨天PyImageSearch部落客Adrian Rosebrock新發博文，使用Dlib電腦視覺庫開發多目標跟蹤的示例教程，程式碼和數據已開源。
先來看看作者發布的結果Gif圖：
對於那些檢測到的person，跟蹤還是比較穩定的。
在這份教程中，以跟蹤多個person為例，使用了OpenCV中的MobileNet-SSD檢測演算法，Dlib中的correlation tracker單目標跟蹤演算法，其主要流程如下：
1）使用MobileNet-SSD檢測person目標，記錄每個目標的包圍框；
2）用檢測到的每個目標的包圍框初始化多個跟蹤器；
3）使用多個跟蹤器在下一幀找到目標的位置，更新每個跟蹤器對應的目標的位置，將標籤和包圍框畫出來；
4）重複步驟3，直至影片結束。
為了使速度更快，作者將每個跟蹤器綁定一個執行緒，利用CPU的並行多核計算能力，使跟蹤速度由13fps升到24fps。
思路還是比較簡單的，程式碼只能作為多目標跟蹤的簡單範例，所以Adrian也說這套流程僅適用於短時間的目標跟蹤。
程式碼結構如下：
如何從精度上進行改進？作者說可以像單目標跟蹤一樣，每隔N幀使用檢測器，重新初始化目標。
原文地址：
