計(jì)算機(jī)視覺(jué)：視覺(jué)跟蹤：計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)理論

計(jì)算機(jī)視覺(jué)：視覺(jué)跟蹤：計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)理論1計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述1.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)的歷史與發(fā)展計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，其歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的研究主要集中在模式識(shí)別和圖像處理上。隨著計(jì)算機(jī)硬件和算法的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在60年代末開(kāi)始形成獨(dú)立的學(xué)科領(lǐng)域。到了80年代，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)得到了顯著的提升，能夠處理更復(fù)雜的問(wèn)題。進(jìn)入21世紀(jì)，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展，使得機(jī)器在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等任務(wù)上達(dá)到了甚至超過(guò)了人類(lèi)的水平。1.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，包括但不限于：自動(dòng)駕駛：通過(guò)識(shí)別道路標(biāo)志、行人、車(chē)輛等，實(shí)現(xiàn)安全駕駛。醫(yī)療影像分析：幫助醫(yī)生診斷疾病，如腫瘤檢測(cè)、病變分析等。安防監(jiān)控：實(shí)時(shí)監(jiān)控和異常行為檢測(cè)，提高公共安全。工業(yè)檢測(cè)：自動(dòng)化檢測(cè)產(chǎn)品缺陷，提高生產(chǎn)效率。虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：實(shí)現(xiàn)虛擬與現(xiàn)實(shí)世界的融合，提升用戶(hù)體驗(yàn)。無(wú)人機(jī)技術(shù)：無(wú)人機(jī)的自主導(dǎo)航和目標(biāo)追蹤。人臉識(shí)別：廣泛應(yīng)用于支付、門(mén)禁、社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。1.3視覺(jué)跟蹤的重要性視覺(jué)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)，它涉及到在連續(xù)的視頻幀中識(shí)別和跟蹤特定目標(biāo)。視覺(jué)跟蹤技術(shù)在許多應(yīng)用中至關(guān)重要，如：視頻監(jiān)控：持續(xù)監(jiān)控特定個(gè)體或物體的移動(dòng)。人機(jī)交互：跟蹤用戶(hù)的手勢(shì)或面部表情，以實(shí)現(xiàn)更自然的交互。運(yùn)動(dòng)分析：在體育訓(xùn)練中分析運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作。自動(dòng)駕駛：跟蹤其他車(chē)輛和行人，以做出安全的駕駛決策。機(jī)器人技術(shù)：使機(jī)器人能夠識(shí)別和跟隨移動(dòng)的物體。視覺(jué)跟蹤的挑戰(zhàn)在于處理目標(biāo)的外觀變化、遮擋、光照變化、背景復(fù)雜性等問(wèn)題。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，研究人員開(kāi)發(fā)了多種跟蹤算法，如卡爾曼濾波、粒子濾波、相關(guān)濾波等。1.3.1示例：使用OpenCV進(jìn)行簡(jiǎn)單的視覺(jué)跟蹤下面是一個(gè)使用OpenCV庫(kù)在Python中實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單視覺(jué)跟蹤的示例。我們將使用OpenCV的cv2.TrackerCSRT_create()函數(shù)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)CSRT（DiscriminativeCorrelationFilterwithChannelandSpatialReliability）跟蹤器，這是一種基于相關(guān)濾波的跟蹤方法，具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。importcv2

importnumpyasnp

#初始化視頻捕獲

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

#讀取第一幀

ret,frame=cap.read()

#初始化選擇框

bbox=cv2.selectROI(frame,False)

#創(chuàng)建CSRT跟蹤器

tracker=cv2.TrackerCSRT_create()

#初始化跟蹤器

init=tracker.init(frame,bbox)

whileTrue:

#讀取視頻幀

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

break

#更新跟蹤器

success,bbox=tracker.update(frame)

#繪制邊界框

ifsuccess:

(x,y,w,h)=[int(a)forainbbox]

cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow("Tracking",frame)

key=cv2.waitKey(1)&0xFF

#如果按下'q'鍵，退出循環(huán)

ifkey==ord("q"):

break

#釋放資源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()1.3.2代碼解釋視頻捕獲初始化：使用cv2.VideoCapture()函數(shù)打開(kāi)視頻文件。選擇目標(biāo)：通過(guò)cv2.selectROI()函數(shù)在第一幀中手動(dòng)選擇跟蹤目標(biāo)的初始位置。創(chuàng)建跟蹤器：使用cv2.TrackerCSRT_create()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)CSRT跟蹤器實(shí)例。初始化跟蹤器：調(diào)用tracker.init()函數(shù)，傳入第一幀和選擇框的坐標(biāo)，初始化跟蹤器。更新跟蹤器：在每一幀中調(diào)用tracker.update()函數(shù)，更新目標(biāo)的位置。繪制邊界框：如果跟蹤成功，使用cv2.rectangle()函數(shù)在目標(biāo)周?chē)L制綠色的邊界框。顯示結(jié)果：使用cv2.imshow()函數(shù)顯示帶有跟蹤結(jié)果的視頻幀。退出條件：如果用戶(hù)按下’q’鍵，或者視頻結(jié)束，循環(huán)將被中斷。釋放資源：最后，使用cap.release()和cv2.destroyAllWindows()函數(shù)釋放視頻捕獲資源和關(guān)閉所有OpenCV窗口。通過(guò)這個(gè)示例，我們可以看到視覺(jué)跟蹤的基本流程，從初始化跟蹤器到在每一幀中更新目標(biāo)位置，再到繪制跟蹤結(jié)果。CSRT跟蹤器通過(guò)相關(guān)濾波技術(shù)，能夠有效地處理目標(biāo)的外觀變化和部分遮擋，提供穩(wěn)定的跟蹤性能。2圖像處理基礎(chǔ)2.1圖像的數(shù)字化與表示在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，圖像的數(shù)字化與表示是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。圖像數(shù)字化是指將連續(xù)的圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號(hào)，這一過(guò)程通常包括采樣和量化兩個(gè)步驟。2.1.1采樣采樣是將圖像的空間連續(xù)性轉(zhuǎn)換為離散點(diǎn)的過(guò)程。在數(shù)字圖像中，這些離散點(diǎn)被稱(chēng)為像素（pixel），每個(gè)像素代表圖像中一個(gè)特定位置的顏色信息。2.1.2量化量化是將像素的連續(xù)色調(diào)轉(zhuǎn)換為有限數(shù)量的離散色調(diào)的過(guò)程。在8位量化中，每個(gè)像素可以表示256種不同的顏色。2.1.3圖像表示數(shù)字圖像通常以矩陣的形式存儲(chǔ)，其中每個(gè)元素代表一個(gè)像素的灰度值或顏色值。對(duì)于灰度圖像，矩陣中的每個(gè)元素是一個(gè)0到255之間的整數(shù)，表示該像素的灰度值。對(duì)于彩色圖像，通常使用RGB顏色模型，矩陣中的每個(gè)元素是一個(gè)包含三個(gè)值的向量，分別表示紅、綠、藍(lán)三種顏色的強(qiáng)度。2.2圖像增強(qiáng)與恢復(fù)2.2.1圖像增強(qiáng)圖像增強(qiáng)的目的是改善圖像的視覺(jué)效果，使其更適合人類(lèi)觀察或進(jìn)一步的計(jì)算機(jī)處理。常見(jiàn)的圖像增強(qiáng)技術(shù)包括對(duì)比度增強(qiáng)、亮度調(diào)整、銳化和去噪。示例：使用Python進(jìn)行圖像銳化importcv2

importnumpyasnp

#讀取圖像

img=cv2.imread('example.jpg',0)

#定義銳化核

kernel=np.array([[0,-1,0],

[-1,5,-1],

[0,-1,0]])

#應(yīng)用銳化

sharp_img=cv2.filter2D(img,-1,kernel)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('OriginalImage',img)

cv2.imshow('SharpenedImage',sharp_img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()2.2.2圖像恢復(fù)圖像恢復(fù)旨在從退化或受損的圖像中恢復(fù)原始圖像的質(zhì)量。常見(jiàn)的圖像恢復(fù)技術(shù)包括去除模糊、去除噪聲和修復(fù)圖像。示例：使用Python進(jìn)行圖像去噪importcv2

importnumpyasnp

#讀取圖像

img=cv2.imread('noisy_example.jpg',0)

#應(yīng)用中值濾波器去噪

denoised_img=cv2.medianBlur(img,5)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('NoisyImage',img)

cv2.imshow('DenoisedImage',denoised_img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()2.3圖像分割與邊緣檢測(cè)2.3.1圖像分割圖像分割是將圖像劃分為多個(gè)區(qū)域的過(guò)程，每個(gè)區(qū)域具有相似的屬性，如顏色、紋理或形狀。圖像分割是許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的關(guān)鍵步驟，如對(duì)象識(shí)別和場(chǎng)景理解。示例：使用Python進(jìn)行圖像分割importcv2

importnumpyasnp

#讀取圖像

img=cv2.imread('example.jpg')

#轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間

hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

#定義顏色范圍

lower_red=np.array([30,150,50])

upper_red=np.array([255,255,180])

#創(chuàng)建掩模

mask=cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red)

#應(yīng)用掩模

result=cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('OriginalImage',img)

cv2.imshow('Mask',mask)

cv2.imshow('Result',result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()2.3.2邊緣檢測(cè)邊緣檢測(cè)是識(shí)別圖像中對(duì)象邊界的過(guò)程。邊緣通常表示圖像中灰度值的突然變化，因此邊緣檢測(cè)算法通?；谔荻然蚨A導(dǎo)數(shù)。示例：使用Python進(jìn)行邊緣檢測(cè)importcv2

importnumpyasnp

#讀取圖像

img=cv2.imread('example.jpg',0)

#應(yīng)用Canny邊緣檢測(cè)

edges=cv2.Canny(img,100,200)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('OriginalImage',img)

cv2.imshow('Edges',edges)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()以上示例中，我們使用了OpenCV庫(kù)來(lái)處理圖像。OpenCV是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，提供了許多用于圖像處理和分析的函數(shù)。通過(guò)這些示例，我們可以看到如何使用Python和OpenCV來(lái)執(zhí)行圖像處理的基本任務(wù)，如銳化、去噪、分割和邊緣檢測(cè)。這些技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中視覺(jué)跟蹤等更復(fù)雜任務(wù)的基礎(chǔ)。3特征檢測(cè)與描述3.1特征點(diǎn)檢測(cè)算法3.1.1Harris角點(diǎn)檢測(cè)Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用于檢測(cè)圖像中角點(diǎn)的常用方法。角點(diǎn)是圖像中具有方向性的點(diǎn)，通常位于物體的邊界或紋理變化處，是視覺(jué)跟蹤中的關(guān)鍵特征。Harris算法通過(guò)計(jì)算圖像的灰度變化來(lái)識(shí)別這些角點(diǎn)。原理Harris算法基于一個(gè)假設(shè)：角點(diǎn)是圖像中灰度變化在所有方向上都較大的點(diǎn)。算法通過(guò)計(jì)算圖像的局部自相關(guān)矩陣（也稱(chēng)為結(jié)構(gòu)張量）來(lái)評(píng)估這一點(diǎn)。結(jié)構(gòu)張量的兩個(gè)特征值的大小決定了該點(diǎn)是否為角點(diǎn)。如果兩個(gè)特征值都較大，則該點(diǎn)被標(biāo)記為角點(diǎn)。代碼示例importcv2

importnumpyasnp

#加載圖像

image=cv2.imread('example.jpg',0)

#使用Harris角點(diǎn)檢測(cè)

dst=cv2.cornerHarris(image,2,3,0.04)

#結(jié)果是浮點(diǎn)數(shù)，對(duì)結(jié)果進(jìn)行閾值處理

dst=cv2.dilate(dst,None)

image[dst>0.01*dst.max()]=255

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('HarrisCorners',image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()3.1.2SIFT特征檢測(cè)SIFT（尺度不變特征變換）是一種用于檢測(cè)和描述圖像特征的算法，由DavidLowe在1999年提出。SIFT特征具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性，適用于圖像匹配和視覺(jué)跟蹤。原理SIFT算法首先在不同的尺度空間中檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)，然后為每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)計(jì)算一個(gè)描述符，該描述符是基于關(guān)鍵點(diǎn)周?chē)鷧^(qū)域的梯度方向直方圖。SIFT特征的檢測(cè)和描述過(guò)程確保了它們?cè)趫D像縮放、旋轉(zhuǎn)和光照變化下的穩(wěn)定性。代碼示例importcv2

importnumpyasnp

#加載圖像

image=cv2.imread('example.jpg',0)

#創(chuàng)建SIFT檢測(cè)器

sift=cv2.SIFT_create()

#檢測(cè)SIFT特征點(diǎn)并計(jì)算描述符

keypoints,descriptors=sift.detectAndCompute(image,None)

#在圖像上繪制檢測(cè)到的特征點(diǎn)

image_with_keypoints=cv2.drawKeypoints(image,keypoints,np.array([]),(0,0,255),cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('SIFTKeypoints',image_with_keypoints)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()3.2特征描述子特征描述子是用于描述圖像中特征點(diǎn)的向量，它們?cè)趫D像匹配和視覺(jué)跟蹤中起著關(guān)鍵作用。描述子應(yīng)該能夠捕捉特征點(diǎn)周?chē)木植啃畔ⅲ瑫r(shí)具有魯棒性，能夠在不同的圖像條件下保持一致。3.2.1SURF特征描述子SURF（加速穩(wěn)健特征）是一種快速且魯棒的特征檢測(cè)和描述算法，由HerbertBay等人在2006年提出。SURF算法在檢測(cè)速度和描述子的魯棒性之間取得了良好的平衡，適用于實(shí)時(shí)視覺(jué)跟蹤。原理SURF算法使用Hessian矩陣的近似值來(lái)檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)，然后使用基于Haar小波的描述子來(lái)描述關(guān)鍵點(diǎn)。描述子是基于關(guān)鍵點(diǎn)周?chē)鷧^(qū)域的梯度方向和幅度的統(tǒng)計(jì)信息，具有尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性。代碼示例importcv2

importnumpyasnp

#加載圖像

image=cv2.imread('example.jpg',0)

#創(chuàng)建SURF檢測(cè)器

surf=cv2.SURF_create(400)

#檢測(cè)SURF特征點(diǎn)并計(jì)算描述符

keypoints,descriptors=surf.detectAndCompute(image,None)

#在圖像上繪制檢測(cè)到的特征點(diǎn)

image_with_keypoints=cv2.drawKeypoints(image,keypoints,np.array([]),(0,0,255),cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('SURFKeypoints',image_with_keypoints)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()3.3特征匹配與驗(yàn)證特征匹配是將兩個(gè)圖像中的特征點(diǎn)進(jìn)行配對(duì)的過(guò)程，是視覺(jué)跟蹤中的重要步驟。特征匹配后，通常需要進(jìn)行驗(yàn)證，以確保匹配的正確性。3.3.1特征匹配原理特征匹配通?；诿枋鲎拥南嗨菩詠?lái)實(shí)現(xiàn)。描述子之間的距離（如歐氏距離或漢明距離）越小，表示兩個(gè)特征點(diǎn)越相似。在匹配過(guò)程中，通常會(huì)使用最近鄰距離比（NNSDR）或比率測(cè)試（RANSAC）等方法來(lái)過(guò)濾掉錯(cuò)誤的匹配。代碼示例importcv2

importnumpyasnp

#加載兩幅圖像

image1=cv2.imread('image1.jpg',0)

image2=cv2.imread('image2.jpg',0)

#創(chuàng)建SIFT檢測(cè)器

sift=cv2.SIFT_create()

#檢測(cè)SIFT特征點(diǎn)并計(jì)算描述符

keypoints1,descriptors1=sift.detectAndCompute(image1,None)

keypoints2,descriptors2=sift.detectAndCompute(image2,None)

#創(chuàng)建特征匹配器

matcher=cv2.BFMatcher()

#使用描述符進(jìn)行匹配

matches=matcher.knnMatch(descriptors1,descriptors2,k=2)

#應(yīng)用比率測(cè)試

good_matches=[]

form,ninmatches:

ifm.distance<0.7*n.distance:

good_matches.append(m)

#在圖像上繪制匹配結(jié)果

image_matches=cv2.drawMatches(image1,keypoints1,image2,keypoints2,good_matches,None)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('FeatureMatching',image_matches)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()3.3.2特征匹配驗(yàn)證原理特征匹配驗(yàn)證通常包括比率測(cè)試和RANSAC（隨機(jī)抽樣一致性）算法。比率測(cè)試通過(guò)比較最近鄰和次近鄰的距離來(lái)過(guò)濾掉錯(cuò)誤的匹配。RANSAC則通過(guò)隨機(jī)選擇匹配點(diǎn)并計(jì)算模型參數(shù)，然后評(píng)估所有匹配點(diǎn)對(duì)模型的符合程度，來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證匹配的正確性。代碼示例importcv2

importnumpyasnp

#加載兩幅圖像

image1=cv2.imread('image1.jpg',0)

image2=cv2.imread('image2.jpg',0)

#創(chuàng)建SIFT檢測(cè)器

sift=cv2.SIFT_create()

#檢測(cè)SIFT特征點(diǎn)并計(jì)算描述符

keypoints1,descriptors1=sift.detectAndCompute(image1,None)

keypoints2,descriptors2=sift.detectAndCompute(image2,None)

#創(chuàng)建特征匹配器

matcher=cv2.BFMatcher()

#使用描述符進(jìn)行匹配

matches=matcher.knnMatch(descriptors1,descriptors2,k=2)

#應(yīng)用比率測(cè)試

good_matches=[]

form,ninmatches:

ifm.distance<0.7*n.distance:

good_matches.append(m)

#使用RANSAC進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證

src_pts=np.float32([keypoints1[m.queryIdx].ptformingood_matches]).reshape(-1,1,2)

dst_pts=np.float32([keypoints2[m.trainIdx].ptformingood_matches]).reshape(-1,1,2)

M,mask=cv2.findHomography(src_pts,dst_pts,cv2.RANSAC,5.0)

#在圖像上繪制匹配結(jié)果

matchesMask=mask.ravel().tolist()

image_matches=cv2.drawMatches(image1,keypoints1,image2,keypoints2,good_matches,None,matchesMask=matchesMask)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('FeatureMatchingwithRANSAC',image_matches)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()以上代碼示例展示了如何使用Harris角點(diǎn)檢測(cè)、SIFT和SURF特征檢測(cè)與描述，以及如何進(jìn)行特征匹配和驗(yàn)證。這些算法和方法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中視覺(jué)跟蹤的基礎(chǔ)，能夠幫助我們從圖像中提取和匹配關(guān)鍵特征，從而實(shí)現(xiàn)物體的跟蹤和識(shí)別。4視覺(jué)跟蹤技術(shù)4.1光流法原理光流法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用于估計(jì)圖像序列中像素或特征點(diǎn)運(yùn)動(dòng)方向和速度的一種技術(shù)。它基于一個(gè)假設(shè)：在短時(shí)間內(nèi)，場(chǎng)景中的物體不會(huì)發(fā)生大的位移，因此，連續(xù)兩幀圖像中相同物體的像素強(qiáng)度在空間上是連續(xù)的。光流法通過(guò)求解像素強(qiáng)度在時(shí)間和空間上的變化，來(lái)估計(jì)物體的運(yùn)動(dòng)。4.1.1光流方程光流方程可以表示為：I其中，Ix和Iy是圖像的梯度，It是圖像的時(shí)間梯度，u和4.1.2示例代碼下面是一個(gè)使用OpenCV庫(kù)計(jì)算光流的Python代碼示例：importnumpyasnp

importcv2

importglob

#讀取視頻幀

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

#參數(shù)設(shè)置

feature_params=dict(maxCorners=100,qualityLevel=0.3,minDistance=7,blockSize=7)

lk_params=dict(winSize=(15,15),maxLevel=2,criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS|cv2.TERM_CRITERIA_COUNT,10,0.03))

#創(chuàng)建隨機(jī)顏色

color=np.random.randint(0,255,(100,3))

#讀取第一幀并找到角點(diǎn)

ret,old_frame=cap.read()

old_gray=cv2.cvtColor(old_frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

p0=cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray,mask=None,**feature_params)

#創(chuàng)建掩碼圖像用于繪制軌跡

mask=np.zeros_like(old_frame)

while(1):

ret,frame=cap.read()

frame_gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#計(jì)算光流

p1,st,err=cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,frame_gray,p0,None,**lk_params)

#選擇好的點(diǎn)

good_new=p1[st==1]

good_old=p0[st==1]

#畫(huà)出軌跡

fori,(new,old)inenumerate(zip(good_new,good_old)):

a,b=new.ravel()

c,d=old.ravel()

mask=cv2.line(mask,(int(a),int(b)),(int(c),int(d)),color[i].tolist(),2)

frame=cv2.circle(frame,(int(a),int(b)),5,color[i].tolist(),-1)

img=cv2.add(frame,mask)

cv2.imshow('frame',img)

k=cv2.waitKey(30)&0xff

ifk==27:

break

#更新上一幀和特征點(diǎn)

old_gray=frame_gray.copy()

p0=good_new.reshape(-1,1,2)

cv2.destroyAllWindows()

cap.release()4.2卡爾曼濾波器卡爾曼濾波器是一種用于估計(jì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的算法，特別適用于存在噪聲的環(huán)境中。在視覺(jué)跟蹤中，卡爾曼濾波器可以用來(lái)預(yù)測(cè)和修正目標(biāo)的位置和速度。4.2.1卡爾曼濾波器步驟預(yù)測(cè)：基于上一時(shí)刻的狀態(tài)和運(yùn)動(dòng)模型，預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)。更新：使用當(dāng)前時(shí)刻的測(cè)量值來(lái)修正預(yù)測(cè)的狀態(tài)。4.2.2示例代碼下面是一個(gè)使用Python實(shí)現(xiàn)的卡爾曼濾波器示例：importnumpyasnp

classKalmanFilter:

def__init__(self,dt,u,std_acc,std_meas):

#初始化狀態(tài)矩陣

self.x=np.zeros((4,1))

self.P=np.eye(4)*1000.0

#運(yùn)動(dòng)模型

self.A=np.array([[1,dt,0,0],

[0,1,0,0],

[0,0,1,dt],

[0,0,0,1]])

#控制輸入矩陣

self.B=np.array([[0.5*dt**2,0],

[dt,0],

[0,0.5*dt**2],

[0,dt]])

#測(cè)量矩陣

self.H=np.array([[1,0,0,0],

[0,0,1,0]])

#過(guò)程噪聲矩陣

self.Q=np.eye(4)*std_acc**2

#測(cè)量噪聲矩陣

self.R=np.eye(2)*std_meas**2

defpredict(self,u):

#預(yù)測(cè)狀態(tài)

self.x=np.dot(self.A,self.x)+np.dot(self.B,u)

self.P=np.dot(np.dot(self.A,self.P),self.A.T)+self.Q

returnself.x

defupdate(self,z):

#計(jì)算卡爾曼增益

S=np.dot(self.H,np.dot(self.P,self.H.T))+self.R

K=np.dot(np.dot(self.P,self.H.T),np.linalg.inv(S))

#更新?tīng)顟B(tài)

self.x=self.x+np.dot(K,(z-np.dot(self.H,self.x)))

I=np.eye(self.H.shape[1])

self.P=(I-np.dot(K,self.H))*self.P

#使用示例

dt=1.0/60.0#假設(shè)幀率為60fps

u=np.array([[0],[0]])#控制輸入，假設(shè)為0

std_acc=1.0#加速度的標(biāo)準(zhǔn)差

std_meas=10.0#測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)差

kf=KalmanFilter(dt,u,std_acc,std_meas)

#假設(shè)我們有從視頻幀中提取的目標(biāo)位置

z=np.array([[100],[200]])#目標(biāo)位置的測(cè)量值

#預(yù)測(cè)和更新

x=kf.predict(u)

kf.update(z)4.3粒子濾波器粒子濾波器是一種基于概率的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)方法。它通過(guò)一組隨機(jī)采樣的粒子來(lái)表示狀態(tài)分布，每個(gè)粒子代表一個(gè)可能的狀態(tài)。4.3.1粒子濾波器步驟初始化：生成一組粒子，每個(gè)粒子代表一個(gè)可能的狀態(tài)。預(yù)測(cè)：根據(jù)運(yùn)動(dòng)模型，更新每個(gè)粒子的位置。權(quán)重更新：根據(jù)測(cè)量模型，計(jì)算每個(gè)粒子的權(quán)重。重采樣：根據(jù)粒子的權(quán)重進(jìn)行重采樣，以減少粒子的偏差。4.3.2示例代碼下面是一個(gè)使用Python實(shí)現(xiàn)的粒子濾波器示例：importnumpyasnp

classParticleFilter:

def__init__(self,num_particles):

self.num_particles=num_particles

self.particles=np.random.uniform(-10,10,(num_particles,2))

self.weights=np.ones(num_particles)/num_particles

defpredict(self,u,std):

#運(yùn)動(dòng)模型

self.particles+=u+np.random.normal(0,std,self.particles.shape)

defupdate(self,z,std_meas):

#測(cè)量模型

dist=np.linalg.norm(self.particles-z,axis=1)

self.weights=np.exp(-0.5*(dist/std_meas)**2)

#歸一化權(quán)重

self.weights/=np.sum(self.weights)

defresample(self):

#重采樣

index=np.random.choice(np.arange(self.num_particles),size=self.num_particles,replace=True,p=self.weights)

self.particles=self.particles[index]

self.weights=np.ones(self.num_particles)/self.num_particles

#使用示例

pf=ParticleFilter(1000)#初始化1000個(gè)粒子

#假設(shè)我們有從視頻幀中提取的目標(biāo)位置

z=np.array([100,200])#目標(biāo)位置的測(cè)量值

#預(yù)測(cè)和更新

u=np.array([1,1])#控制輸入，假設(shè)為1

std=10.0#運(yùn)動(dòng)模型的標(biāo)準(zhǔn)差

pf.predict(u,std)

pf.update(z,10.0)#測(cè)量模型的標(biāo)準(zhǔn)差

pf.resample()4.4深度學(xué)習(xí)在視覺(jué)跟蹤中的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)在視覺(jué)跟蹤中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在目標(biāo)檢測(cè)和特征提取上。通過(guò)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以學(xué)習(xí)到目標(biāo)的復(fù)雜特征，從而提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。4.4.1深度學(xué)習(xí)模型常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。4.4.2示例代碼下面是一個(gè)使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行視覺(jué)跟蹤的Python代碼示例，使用的是基于YOLO的目標(biāo)檢測(cè)模型：importcv2

importnumpyasnp

fromultralyticsimportYOLO

#加載YOLO模型

model=YOLO('yolov8n.pt')

#讀取視頻

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

whileTrue:

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

break

#使用YOLO進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)

results=model(frame)

boxes=results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy().astype(int)

#假設(shè)我們只跟蹤第一個(gè)檢測(cè)到的目標(biāo)

iflen(boxes)>0:

x1,y1,x2,y2=boxes[0]

cv2.rectangle(frame,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('frame',frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()以上代碼使用了YOLOv8模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，然后在視頻幀上繪制檢測(cè)到的目標(biāo)框。這只是一個(gè)基礎(chǔ)的示例，實(shí)際應(yīng)用中可能需要結(jié)合卡爾曼濾波器或粒子濾波器等方法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。5視覺(jué)跟蹤算法視覺(jué)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，它涉及在連續(xù)的視頻幀中定位和跟蹤特定目標(biāo)。本教程將深入探討幾種主流的視覺(jué)跟蹤算法，包括模板匹配跟蹤、相關(guān)濾波跟蹤、結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)跟蹤以及端到端深度學(xué)習(xí)跟蹤。5.1模板匹配跟蹤5.1.1原理模板匹配跟蹤算法基于一個(gè)簡(jiǎn)單的假設(shè)：目標(biāo)在連續(xù)幀中的外觀變化不大。算法首先在第一幀中選擇一個(gè)目標(biāo)模板，然后在后續(xù)幀中搜索與該模板最相似的區(qū)域。相似性通常通過(guò)計(jì)算模板與搜索區(qū)域之間的相關(guān)性或距離度量來(lái)確定。5.1.2內(nèi)容初始化：在第一幀中手動(dòng)或自動(dòng)選擇目標(biāo)區(qū)域作為模板。搜索：在后續(xù)幀中，使用模板匹配方法（如歸一化互相關(guān)）搜索最相似的區(qū)域。更新：根據(jù)搜索結(jié)果更新目標(biāo)的位置和大小。5.1.3示例代碼importcv2

importnumpyasnp

#讀取視頻

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

#讀取第一幀

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

raiseException("無(wú)法讀取視頻")

#選擇目標(biāo)區(qū)域

roi=cv2.selectROI(frame,False)

x,y,w,h=roi

#初始化模板

template=frame[y:y+h,x:x+w]

#循環(huán)處理每一幀

whileTrue:

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

break

#模板匹配

res=cv2.matchTemplate(frame,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(res)

#更新目標(biāo)位置

top_left=max_loc

bottom_right=(top_left[0]+w,top_left[1]+h)

cv2.rectangle(frame,top_left,bottom_right,255,2)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('Tracking',frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放資源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()此代碼示例展示了如何使用OpenCV的matchTemplate函數(shù)進(jìn)行模板匹配跟蹤。視頻中的目標(biāo)在每一幀中被搜索和標(biāo)記，直到用戶(hù)按下q鍵停止跟蹤。5.2相關(guān)濾波跟蹤5.2.1原理相關(guān)濾波跟蹤算法將跟蹤問(wèn)題視為一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，使用相關(guān)濾波器來(lái)區(qū)分目標(biāo)和背景。濾波器通過(guò)最小化目標(biāo)區(qū)域的響應(yīng)和最大化背景區(qū)域的響應(yīng)來(lái)學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征。5.2.2內(nèi)容濾波器學(xué)習(xí)：在初始化階段，從目標(biāo)區(qū)域和周?chē)尘爸袑W(xué)習(xí)濾波器。響應(yīng)圖計(jì)算：在每一幀中，使用學(xué)習(xí)到的濾波器計(jì)算響應(yīng)圖。目標(biāo)定位：響應(yīng)圖中的最大值位置即為目標(biāo)的新位置。5.2.3示例代碼importcv2

importnumpyasnp

#讀取視頻

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

#創(chuàng)建相關(guān)濾波器

tracker=cv2.TrackerCSRT_create()

#讀取第一幀

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

raiseException("無(wú)法讀取視頻")

#選擇目標(biāo)區(qū)域

roi=cv2.selectROI(frame,False)

init_rect=tuple(map(int,roi))

#初始化跟蹤器

tracker.init(frame,init_rect)

#循環(huán)處理每一幀

whileTrue:

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

break

#跟蹤目標(biāo)

success,box=tracker.update(frame)

#繪制跟蹤框

ifsuccess:

(x,y,w,h)=[int(v)forvinbox]

cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('Tracking',frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放資源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()此代碼示例使用了OpenCV中的TrackerCSRT類(lèi)，它實(shí)現(xiàn)了相關(guān)濾波跟蹤算法。跟蹤器在初始化后，能夠自動(dòng)在每一幀中更新目標(biāo)的位置。5.3結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)跟蹤5.3.1原理結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)跟蹤算法利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如支持向量機(jī)（SVM）或隨機(jī)森林，來(lái)學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征和背景的差異。這些算法能夠處理更復(fù)雜的場(chǎng)景，如光照變化、遮擋和目標(biāo)形狀變化。5.3.2內(nèi)容特征提?。簭哪繕?biāo)和背景中提取特征，如顏色、紋理或形狀。模型訓(xùn)練：使用提取的特征訓(xùn)練分類(lèi)器。目標(biāo)定位：在每一幀中，使用訓(xùn)練好的模型來(lái)定位目標(biāo)。5.3.3示例代碼由于結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)跟蹤算法通常涉及復(fù)雜的特征提取和模型訓(xùn)練過(guò)程，這里提供一個(gè)使用OpenCV的TrackerMIL類(lèi)的簡(jiǎn)化示例，該類(lèi)基于多實(shí)例學(xué)習(xí)（MIL）框架，可以視為結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)的一種應(yīng)用。importcv2

importnumpyasnp

#讀取視頻

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

#創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)跟蹤器

tracker=cv2.TrackerMIL_create()

#讀取第一幀

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

raiseException("無(wú)法讀取視頻")

#選擇目標(biāo)區(qū)域

roi=cv2.selectROI(frame,False)

init_rect=tuple(map(int,roi))

#初始化跟蹤器

tracker.init(frame,init_rect)

#循環(huán)處理每一幀

whileTrue:

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

break

#跟蹤目標(biāo)

success,box=tracker.update(frame)

#繪制跟蹤框

ifsuccess:

(x,y,w,h)=[int(v)forvinbox]

cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('Tracking',frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放資源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()此代碼示例展示了如何使用TrackerMIL類(lèi)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)跟蹤。雖然代碼與相關(guān)濾波跟蹤類(lèi)似，但TrackerMIL內(nèi)部使用了更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)區(qū)分目標(biāo)和背景。5.4端到端深度學(xué)習(xí)跟蹤5.4.1原理端到端深度學(xué)習(xí)跟蹤算法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接從圖像中學(xué)習(xí)目標(biāo)的表示和位置。這種方法能夠處理更復(fù)雜的視覺(jué)變化，如目標(biāo)的尺度變化、旋轉(zhuǎn)和遮擋。5.4.2內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：設(shè)計(jì)一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如Siamese網(wǎng)絡(luò)或基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）。訓(xùn)練：使用大量帶有目標(biāo)位置標(biāo)簽的圖像對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。跟蹤：在每一幀中，使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置。5.4.3示例代碼下面的代碼示例使用了基于Siamese網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)跟蹤算法。Siamese網(wǎng)絡(luò)通過(guò)比較目標(biāo)模板和搜索區(qū)域的特征來(lái)定位目標(biāo)。importtorch

importtorchvision

fromtorchvision.models.detectionimportfasterrcnn_resnet50_fpn

fromtorchvision.transformsimportfunctionalasF

#加載預(yù)訓(xùn)練的模型

model=fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

model.eval()

#讀取視頻

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

#讀取第一幀

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

raiseException("無(wú)法讀取視頻")

#選擇目標(biāo)區(qū)域

roi=cv2.selectROI(frame,False)

x,y,w,h=roi

#初始化模板

template=frame[y:y+h,x:x+w]

template=F.to_tensor(template)

#循環(huán)處理每一幀

whileTrue:

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

break

#轉(zhuǎn)換為T(mén)ensor

frame_tensor=F.to_tensor(frame)

#使用模型預(yù)測(cè)

withtorch.no_grad():

predictions=model([frame_tensor])

#獲取最高置信度的預(yù)測(cè)框

boxes=predictions[0]['boxes']

scores=predictions[0]['scores']

best_box=boxes[scores.argmax()]

#轉(zhuǎn)換為OpenCV格式

x1,y1,x2,y2=best_box

x1,y1,x2,y2=int(x1),int(y1),int(x2),int(y2)

#繪制跟蹤框

cv2.rectangle(frame,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow('Tracking',frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放資源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()此代碼示例使用了PyTorch和fasterrcnn_resnet50_fpn模型進(jìn)行端到端深度學(xué)習(xí)跟蹤。雖然模型主要用于目標(biāo)檢測(cè)，但通過(guò)選擇最高置信度的預(yù)測(cè)框，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤。注意，為了實(shí)現(xiàn)真正的端到端跟蹤，需要使用專(zhuān)門(mén)的深度學(xué)習(xí)跟蹤模型，如SiamRPN或SiamFC，這些模型在訓(xùn)練時(shí)會(huì)同時(shí)學(xué)習(xí)目標(biāo)的表示和位置預(yù)測(cè)。以上就是關(guān)于模板匹配跟蹤、相關(guān)濾波跟蹤、結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)跟蹤以及端到端深度學(xué)習(xí)跟蹤的原理和代碼示例。每種方法都有其適用場(chǎng)景和局限性，選擇合適的跟蹤算法取決于具體的應(yīng)用需求和目標(biāo)的特性。6視覺(jué)跟蹤的挑戰(zhàn)與未來(lái)趨勢(shì)6.1遮擋與光照變化處理6.1.1原理與內(nèi)容在視覺(jué)跟蹤中，遮擋和光照變化是兩大常見(jiàn)挑戰(zhàn)。遮擋指的是目標(biāo)被其他物體部分或完全遮擋，導(dǎo)致跟蹤算法無(wú)法準(zhǔn)確捕捉目標(biāo)的完整信息。光照變化則指的是由于環(huán)境光線的改變，目標(biāo)的外觀在圖像中發(fā)生變化，這同樣會(huì)影響跟蹤的準(zhǔn)確性。遮擋處理遮擋處理通常采用多模型或多假設(shè)的方法，即在跟蹤過(guò)程中同時(shí)維護(hù)多個(gè)目標(biāo)模型或假設(shè)，當(dāng)目標(biāo)被遮擋時(shí)，可以利用未被遮擋的部分或鄰近幀的信息來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和狀態(tài)。此外，深度學(xué)習(xí)方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），也被用于提高遮擋情況下的跟蹤性能，通過(guò)學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征表示，即使在遮擋情況下也能保持跟蹤的連續(xù)性。光照變化處理光照變化處理則更多依賴(lài)于特征選擇和模型更新。選擇對(duì)光照變化不敏感的特征，如顏色直方圖、紋理特征或深度信息，可以提高跟蹤的魯棒性。同時(shí)，動(dòng)態(tài)更新目標(biāo)模型，以適應(yīng)光照變化，也是常用策略。例如，可以使用在線學(xué)習(xí)方法，如在線隨機(jī)梯度下降（OnlineStochasticGradientDescent,OSGD），來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)整模型參數(shù)。6.1.2示例以下是一個(gè)使用OpenCV庫(kù)中的KCF（KernelizedCorrelationFilters）跟蹤器處理光照變化的Python代碼示例：importcv2

importnumpyasnp

#初始化視頻捕獲

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

#讀取第一幀

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

print("無(wú)法讀取視頻")

exit()

#選擇目標(biāo)區(qū)域

bbox=cv2.selectROI(frame,False)

#初始化KCF跟蹤器

tracker=cv2.TrackerKCF_create()

ok=tracker.init(frame,bbox)

whileTrue:

#讀取下一幀

ret,frame=cap.read()

ifnotret:

break

#更新跟蹤器

ok,bbox=tracker.update(frame)

#繪制跟蹤框

ifok:

(x,y,w,h)=[int(v)forvinbbox]

cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

else:

cv2.putText(frame,"跟蹤失敗",(100,80),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.75,(0,0,255),2)

#顯示結(jié)果

cv2.imshow("跟蹤",frame)

ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):

break

#釋放資源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()6.2高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤6.2.1原理與內(nèi)容高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤要求跟蹤算法能夠快速響應(yīng)，以適應(yīng)目標(biāo)的高速移動(dòng)。這通常涉及到提高算法的計(jì)算效率和實(shí)時(shí)性。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，可以采用以下策略：金字塔結(jié)構(gòu)：使用多尺度圖像金字塔，可以在不同分辨率下搜索目標(biāo)，從而在保持精度的同時(shí)提高搜索速度。特征點(diǎn)跟蹤：利用特征點(diǎn)（如SIFT、SURF或ORB）進(jìn)行跟蹤，這些特征點(diǎn)在圖像中具有較高的穩(wěn)定性，即使目標(biāo)高速移動(dòng)也能保持跟蹤的連續(xù)性。預(yù)測(cè)模型：結(jié)合運(yùn)動(dòng)模型（如卡爾曼濾波器）預(yù)測(cè)目標(biāo)的下一位置，減少搜索范圍，提高跟蹤速度。6.2.2示例以下是一個(gè)使用OpenCV中的卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置的Python代碼示例：importcv2

importnumpyasnp

#初始化視頻捕獲

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')

#初始化卡爾曼濾波器

kalman=cv2.KalmanFilter(4,2)

kalman.measurementMatrix=np.array([[1,0,0,0],[0,1,0,0]],np.float32)

kalman.transitionMatrix=np.array([[1,0,1,0],[0,1,0,1],[0,0,1,0],[0,0,0,1]],np.float32)

cessNoiseCov=np.array([[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]],np.float32)*0.03

#讀取第一幀

ret,frame=cap.read()

ifnotret: