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Tracker MeanShift.py
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# Tracker de movimiento con MeanShift #
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import cv2 as cv
import numpy as np
from imutils.video import FPS
import Utiles
import Config
import Selector
def actualiza_objetivo(objetivo, objetivos):
# "Actualiza el objetivo si se mueve"
# # No hay nuevos objetivos, nos quedamos con el que se detecto
# if(len(objetivos) < 1):
# return objetivo
# # Elimina las detecciones del tracker con area muy distinta del objetivo
# x, y, w, h = objetivo
# area_objetivo = w * h
# rectangulos = Utiles.genera_rectangulos(objetivos)
# rectangulos = Utiles.elimina_rect_irelevantes(rectangulos, area_objetivo)
# # Los objetivos no eran suficientemente similares en area
# if(len(rectangulos) < 1):
# return objetivo
# # Cambia el objetivo por el mas cercano detectado por el tracker
# distancia_max = max(w, h)
# p_objetivo = Utiles.centro_rectangulo(objetivo)
# objetivo_alt = Selector.objetivo_prioritario(p_objetivo, rectangulos,
# distancia_max)
# if(len(objetivo_alt) > 0):
# return objetivo_alt
# # No habia un objetivo lo suficientemete cercano
# return objetivo
return
def tracker(image):
"""
Funcion principal, extrae objetivos de los objetos en movimiento
Devuelve el frame pintado y una lista de contornos de objetivos
"""
return
if __name__ == "__main__":
# DEBUG Prueba de las funciones (No se usara, Archivo usado como libreria)
titulo = "Tracker MeanShift"
# Config.Fullscreen(titulo)
out = None
if Config.VidProp.guardar:
from Config import VidProp
out = cv.VideoWriter(f"Salida/{titulo}.avi", VidProp.fourcc,
VidProp.fps, VidProp.resolu)
cap = cv.VideoCapture(Config.VidProp.source)
fps = FPS().start()
# Localización inicial
x, y, w, h = 252, 218, 32, 89
objetivo = (x, y, w, h)
# Extrae un frame y pone la region de interes
ret, frame = cap.read()
roi = frame[y:y+h, x:x+w]
hsv_roi = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)),
np.array((180., 255., 255.)))
roi_hist = cv.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
cv.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)
# Criteria 10 iterations or move 1 px
term_crit = (cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)
while cap.isOpened():
ret, image = cap.read()
if not ret: break
# image, objetivos = tracker(image)
# Utiles.dibuja_contornos(image, objetivos)
# OpenCV GPU
# frame = cv.UMat(frame)
hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
dst = cv.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
# Apply meanshift
ret, objetivo = cv.meanShift(dst, objetivo, term_crit)
# Dibuja en la imagen
image = cv.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), Config.UI.rojo, 2)
x, y, w, h = objetivo
if Config.VidProp.show_fps:
Utiles.dibuja_FPS(image, fps)
cv.imshow(titulo, image)
if Config.VidProp.guardar:
Utiles.guardar(out, image)
# if (cv.waitKey(40) & 0xFF == ord('q')):
if (cv.waitKey(1) & 0xFF == 27): break
if Config.VidProp.guardar:
out.release()
cap.release()