如今，“圖像分類”、“目標檢測”、“語義分割”、“實例分割”和“目標追蹤”等5大領域是計算機視覺的熱門應用。其中“圖像分類”與“目標檢測”是最基礎的應用，在此基礎上，派生出了“語義分割”、“實例分割”和“目標跟蹤”等相對高級的應用。

一、基于目標檢測的追蹤概述

基于目標檢測的目標追蹤方法（Tracking By Detecting，簡稱TBD）一般使用目標檢測模型（如YOLO），在每個視頻幀上進行目標檢測，然后將檢測出來的目標進行關聯，找到每個目標的運行軌跡。如圖1所示，先使用目標檢測模型檢測出7個目標，然后通過算法，將和進行關聯，從而追蹤到這兩個足球的運行軌跡。

圖1基于目標檢測的目標追蹤方法

TBD方法完整的流程如圖2所示，該方法共有5個步驟，其中最關鍵的是“目標檢測”和“目標關聯”兩個步驟，“目標檢測”需要一個訓練好的目標檢測模型，用來發現圖像中的各個目標，“目標關聯”需要一個關聯算法，用來進行目標的配對。

（1）目標檢測，檢測出要追蹤目標的位置坐標、目標分類等信息，初始化每個目標的軌跡。

（2）目標關聯，使用算法，給當前幀中的目標和前一幀的目標進行配對。

（3）關聯成功，在上一幀中找到了當前幀中檢測到的目標，配對成功，記錄目標的軌跡。

（4）新出現目標，在上一幀中沒有找到當前幀中檢測到的目標，初始化新目標的軌跡。

（5）目標消失，在當前幀中沒有找到上一幀中檢測出來的目標，刪除該目標的軌跡。

圖2 基于目標檢測的目標追蹤方法（TBD）流程圖

在基于目標檢測的目標追蹤方法中，為了實現目標的關聯，容易想到的方法是“通過目標識別進行目標關聯”：對每一幀圖像進行目標檢測，然后對每一個目標提取特征，通過特征識別出每一個目標，從而實現目標關聯。

但是，“通過目標識別進行目標關聯”需要在每一幀圖像中，提取出每一個目標的特征，這需要大量的計算資源，同時還需要穩定的特征提取器，在實際場景中很難做到，因此，通常采用其他方法進行目標的關聯，如常用的質心法。

二、使用質心法進行目標關聯

質心法是一種基于目標檢測的目標追蹤方法，只在目標首次出現的時候，對目標進行識別，在后續的視頻幀中，通過歐氏距離將檢測到的目標進行關聯，如圖3所示。

（1）目標檢測，使用深度學習模型，對視頻幀進行目標檢測。

（2）計算質心坐標，使用目標預測框的中心點作為質心坐標。

（3）計算質心距離，計算視頻的上一幀和當前幀中目標之間的歐式距離。

（4）目標關聯，距離相近的為同一目標，如A和C是同一目標，B是新出現目標。

（5）目標更新，更新已知目標的坐標，生成新目標ID，如果有目標消失，則注銷消失目標ID。

圖3 使用質心法實現目標關聯

三、質心法使用示例

質心法是目標關聯算法，在進行目標追蹤時，還需要配合目標檢測模型使用，下面代碼使用YOLO模型進行目標檢測（已經在coco數據集上訓練好的YOLO模型），使用質心法進行目標關聯，實現目標的追蹤。

在以下代碼中，詳細介紹了兩幀圖像中的目標（足球）的追蹤過程，在本書配套的源代碼中，還演示了對視頻中的目標進行追蹤的方法。

（1）導入庫用到的庫（在配套代碼目錄下的yolo_detect.py文件里，封裝了YOLO模型的使用）

1 import cv2,math
  2 import numpy as np
  3 import IPython.display as display
  4 from yolo_detect import Init_Yolo,Detect,Draw #封裝YOLO模型的檢測操作
  5 from matplotlib import pyplot as plt
  6 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #在統計圖上顯示中文

（2）初始化YOLO模型（模型的初始化方法請查看yolo_detect.py文件中的Init_Yolo函數）。

1 model,labels = Init_Yolo('./models/yolov3-tiny.cfg',
  2                          './models/yolov3-tiny.weights',
3'./models/coco.names')

（3）讀取兩幀圖像，并轉換為RGB格式，其中frame_1是上一幀圖像，frame_2是當前幀圖像。

 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')
4frame_2=cv2.cvtColor(frame_2,cv2.COLOR_BGR2RGB)

（4）檢測兩幀圖像中的足球目標（調用yolo_detect.py文件中的Detect函數）。

1 #使用YOLO檢測兩幀圖像中的目標
  2 b1 = Detect(model,labels,frame_1)
  3 b2 = Detect(model,labels,frame_2)
  4 #只保留足球的檢測結果
  5 filter=np.where(b1[:,-1]=='sports ball')
  6 bbox1 = b1[filter]
  7 filter=np.where(b2[:,-1]=='sports ball')
8bbox2=b2[filter]

（5）計算質心坐標，根據第4步檢測結果bbox1和bbox2，計算目標的質心（即綁定框的中心）。

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)
4print("第一幀目標A",A,"第二幀目標B",B,"第二幀目標C",C)

使用第4和第5步代碼，在第一幀圖像中檢測到目標A，在第二幀圖像中檢測到目標B和C，并分別計算這3個目標的質心。如圖4所示，圖中白色邊框為檢測到的目標邊界框，中間的綠點為目標的質心（即邊界框的中心）。

圖4 檢測到的目標與質心

（6）計算第一幀中的目標和后一幀中目標的歐氏距離，根據最近距離，確定AB是同一目標。

 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))
3print("AB距離",AB,"AC距離",AC,"AB是同一目標")

（7）顯示追蹤的結果，將兩幀圖像合并到一起，用連線表示目標的運行軌跡，如圖5所示。

 1 mask1 = Draw(frame_1,bbox1)  #繪制在第一幀中檢測到的目標
  2 mask2 = Draw(frame_2,bbox2)  #繪制在第二幀中檢測到的目標
  3 all_img = np.hstack((mask1, mask2)) #將兩幀圖像合并成一幅圖像
  4 #繪制運動軌跡
  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 ##顯示追蹤結果
  8 plt.title('目標運行軌跡')
9plt.imshow(all_img)

圖5目標的運行軌跡