Отслеживание объектов — это фундаментальная задача компьютерного зрения, которая включает в себя обнаружение и отслеживание определенного объекта в последовательности видеокадров. MATLAB с его мощным набором инструментов для обработки изображений и компьютерного зрения предоставляет ряд методов и алгоритмов для решения задач отслеживания объектов. В этой статье блога мы рассмотрим несколько популярных методов отслеживания объектов в MATLAB, сопровождаемых разговорными объяснениями и примерами кода.

1. Сопоставление шаблонов.
   Сопоставление шаблонов – это простой, но эффективный метод отслеживания объектов. Он включает в себя поиск наилучшего соответствия между изображением шаблона и субобластями в последующих кадрах. MATLAB предоставляет функцию normxcorr2, которая вычисляет нормализованную взаимную корреляцию между шаблоном и изображением. Установив пороговые значения корреляции, вы можете обнаружить присутствие объекта и отслеживать его положение.

template = imread('template.png');
frame = imread('frame.png');
correlationMap = normxcorr2(template, frame);
[maxValue, maxIndex] = max(correlationMap(:));
[y, x] = ind2sub(size(correlationMap), maxIndex);
trackedObjectPosition = [x - size(template, 2), y - size(template, 1)];

2. Оптический поток.
   Методы оптического потока оценивают движение объектов в последовательных кадрах путем анализа интенсивности пикселей и их пространственно-временных отношений. Функция opticalFlowFarnebackMATLAB реализует алгоритм плотного оптического потока, предложенный Фарнебеком. Вычисляя векторы потока, вы можете отслеживать траекторию объекта по кадрам.

prevFrame = rgb2gray(imread('frame1.png'));
currentFrame = rgb2gray(imread('frame2.png'));
opticFlow = opticalFlowFarneback;
flow = estimateFlow(opticFlow, prevFrame);
flowVectors = flow.Vx + 1i * flow.Vy;
trackedObjectTrajectory = cumsum(flowVectors);

3. Фильтр Калмана.
   Фильтр Калмана – это популярный алгоритм рекурсивной оценки, который сочетает измерения с прогнозами для получения точных результатов отслеживания объектов. Класс vision.KalmanFilterMATLAB предоставляет простую в использовании реализацию. Инициализируя фильтр Калмана с исходным положением и обновляя его при последующих измерениях, вы можете отслеживать положение объекта даже при наличии шума и окклюзий.

kalmanFilter = vision.KalmanFilter('MotionModel', '2D Constant Velocity');
kalmanFilter.MeasurementNoise = 1e1;
kalmanFilter.State = [initialX; initialY; 0; 0]; % [x; y; vx; vy]
trackedObjectPositions = zeros(numFrames, 2);
for i = 1:numFrames
    measurement = getMeasurement(i);
    predictedPosition = kalmanFilter.predict();
    correctedPosition = kalmanFilter.correct(measurement);
    trackedObjectPositions(i, :) = correctedPosition(1:2);
end

4. Средний сдвиг.
   Средний сдвиг — это итеративный алгоритм, который итеративно сдвигает окно по изображению, чтобы определить положение объекта с максимальной плотностью пикселей. Функция immeanshiftMATLAB реализует алгоритм среднего сдвига. Обновляя положение окна на основе вектора среднего сдвига, вы можете отслеживать объект по кадрам.

initialWindow = [x, y, width, height];
frame = imread('frame.png');
[window, ~] = immeanshift(frame, initialWindow);
trackedObjectPosition = window(1:2);

В этой статье мы исследовали различные методы отслеживания объектов в MATLAB, включая сопоставление шаблонов, оптический поток, фильтрацию Калмана и сдвиг среднего значения. Каждый метод предлагает уникальные возможности и подходит для различных сценариев отслеживания. Внедрив эти методы и адаптировав их к вашим конкретным требованиям, вы сможете добиться точного и надежного отслеживания объектов в MATLAB.