目标跟踪openCV Camshift和meanshift 源代码

在这一节中，主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift，因为它是连续自使用的meanShift，所以这2个函数opencv中都有，且都很重要。为了让大家先达到一个感性认识。这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改。

     Camshift函数的原型为：RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria)。

     其中probImage为输入图像直方图的反向投影图，window为要跟踪目标的初始位置矩形框，criteria为算法结束条件。函数返回一个有方向角度的矩阵。该函数的实现首先是利用meanshift算法计算出要跟踪的中心，然后调整初始窗口的大小位置和方向角度。在camshift内部调用了meanshift算法计算目标的重心。

     下面是一个opencv自带的CamShift算法使用工程实例。该实例的作用是跟踪摄像头中目标物体，目标物体初始位置用鼠标指出，其跟踪窗口大小和方向随着目标物体的变化而变化。其代码及注释大概如下：

[cpp] view plain copy print ?

1. #include "StdAfx.h"  
2.   
3. #include "opencv2/video/tracking.hpp"  
4. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
5. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  
6.   
7.   
8. #include <iostream>  
9. #include <ctype.h>  
10.   
11. using namespace cv;  
12. using namespace std;  
13.   
14. Mat image;  
15.   
16. bool backprojMode = false; //表示是否要进入反向投影模式，ture表示准备进入反向投影模式  
17. bool selectObject = false;//代表是否在选要跟踪的初始目标，true表示正在用鼠标选择  
18. int trackObject = 0; //代表跟踪目标数目  
19. bool showHist = true;//是否显示直方图  
20. Point origin;//用于保存鼠标选择第一次单击时点的位置  
21. Rect selection;//用于保存鼠标选择的矩形框  
22. int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;  
23.   
24. void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )  
25. {  
26.     if( selectObject )//只有当鼠标左键按下去时才有效，然后通过if里面代码就可以确定所选择的矩形区域selection了  
27.     {  
28.         selection.x = MIN(x, origin.x);//矩形左上角顶点坐标  
29.         selection.y = MIN(y, origin.y);  
30.         selection.width = std::abs(x - origin.x);//矩形宽  
31.         selection.height = std::abs(y - origin.y);//矩形高  
32.   
33.         selection &= Rect(0, 0, image.cols, image.rows);//用于确保所选的矩形区域在图片范围内  
34.     }  
35.   
36.     switch( event )  
37.     {  
38.     case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:  
39.         origin = Point(x,y);  
40.         selection = Rect(x,y,0,0);//鼠标刚按下去时初始化了一个矩形区域  
41.         selectObject = true;  
42.         break;  
43.     case CV_EVENT_LBUTTONUP:  
44.         selectObject = false;  
45.         if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )  
46.             trackObject = -1;  
47.         break;  
48.     }  
49. }  
50.   
51. void help()  
52. {  
53.     cout << "\nThis is a demo that shows mean-shift based tracking\n"  
54.             "You select a color objects such as your face and it tracks it.\n"  
55.             "This reads from video camera (0 by default, or the camera number the user enters\n"  
56.             "Usage: \n"  
57.             "    ./camshiftdemo [camera number]\n";  
58.   
59.     cout << "\n\nHot keys: \n"  
60.             "\tESC - quit the program\n"  
61.             "\tc - stop the tracking\n"  
62.             "\tb - switch to/from backprojection view\n"  
63.             "\th - show/hide object histogram\n"  
64.             "\tp - pause video\n"  
65.             "To initialize tracking, select the object with mouse\n";  
66. }  
67.   
68. const char* keys =   
69. {  
70.     "{1|  | 0 | camera number}"  
71. };  
72.   
73. int main( int argc, const char** argv )  
74. {  
75.     help();  
76.   
77.     VideoCapture cap; //定义一个摄像头捕捉的类对象  
78.     Rect trackWindow;  
79.     RotatedRect trackBox;//定义一个旋转的矩阵类对象  
80.     int hsize = 16;  
81.     float hranges[] = {0,180};//hranges在后面的计算直方图函数中要用到  
82.     const float* phranges = hranges;  
83.     CommandLineParser parser(argc, argv, keys);//命令解析器函数  
84.     int camNum = parser.get<int>("1");       
85.       
86.     cap.open(camNum);//直接调用成员函数打开摄像头  
87.   
88.     if( !cap.isOpened() )  
89.     {  
90.         help();  
91.         cout << "***Could not initialize capturing...***\n";  
92.         cout << "Current parameter's value: \n";  
93.         parser.printParams();  
94.         return -1;  
95.     }  
96.   
97.     namedWindow( "Histogram", 0 );  
98.     namedWindow( "CamShift Demo", 0 );  
99.     setMouseCallback( "CamShift Demo", onMouse, 0 );//消息响应机制  
100.     createTrackbar( "Vmin", "CamShift Demo", &vmin, 256, 0 );//createTrackbar函数的功能是在对应的窗口创建滑动条，滑动条Vmin,vmin表示滑动条的值，最大为256  
101.     createTrackbar( "Vmax", "CamShift Demo", &vmax, 256, 0 );//最后一个参数为0代表没有调用滑动拖动的响应函数  
102.     createTrackbar( "Smin", "CamShift Demo", &smin, 256, 0 );//vmin,vmax,smin初始值分别为10,256,30  
103.   
104.     Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;  
105.     bool paused = false;  
106.       
107.     for(;;)  
108.     {  
109.         if( !paused )//没有暂停  
110.         {  
111.             cap >> frame;//从摄像头抓取一帧图像并输出到frame中  
112.             if( frame.empty() )  
113.                 break;  
114.         }  
115.   
116.         frame.copyTo(image);  
117.           
118.         if( !paused )//没有按暂停键  
119.         {  
120.             cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);//将rgb摄像头帧转化成hsv空间的  
121.   
122.             if( trackObject )//trackObject初始化为0,或者按完键盘的'c'键后也为0，当鼠标单击松开后为-1  
123.             {  
124.                 int _vmin = vmin, _vmax = vmax;  
125.   
126.                 //inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间，可以有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h分量  
127. //这里利用了hsv的3个通道，比较h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax)。如果3个通道都在对应的范围内，则  
128. //mask对应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).  
129.                 inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),  
130.                         Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);  
131.                 int ch[] = {0, 0};  
132.                 hue.create(hsv.size(), hsv.depth());//hue初始化为与hsv大小深度一样的矩阵，色调的度量是用角度表示的，红绿蓝之间相差120度，反色相差180度  
133.                 mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数复制到hue中，0索引数组  
134.   
135.                 if( trackObject < 0 )//鼠标选择区域松开后，该函数内部又将其赋值1  
136.                 {  
137.                     //此处的构造函数roi用的是Mat hue的矩阵头，且roi的数据指针指向hue，即共用相同的数据，select为其感兴趣的区域  
138.                     Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);//mask保存的hsv的最小值  
139.   
140. //calcHist()函数第一个参数为输入矩阵序列，第2个参数表示输入的矩阵数目，第3个参数表示将被计算直方图维数通道的列表，第4个参数表示可选的掩码函数  
141. //第5个参数表示输出直方图，第6个参数表示直方图的维数，第7个参数为每一维直方图数组的大小，第8个参数为每一维直方图bin的边界  
142.                     calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask放入hist中，hsize为每一维直方图的大小  
143.                     normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化，都归一化到0~255  
144.                       
145.                     trackWindow = selection;  
146.                     trackObject = 1;//只要鼠标选完区域松开后，且没有按键盘清0键'c'，则trackObject一直保持为1，因此该if函数只能执行一次，除非重新选择跟踪区域  
147.   
148.                     histimg = Scalar::all(0);//与按下'c'键是一样的，这里的all(0)表示的是标量全部清0  
149.                     int binW = histimg.cols / hsize;  //histing是一个200*300的矩阵，hsize应该是每一个bin的宽度，也就是histing矩阵能分出几个bin出来  
150.                     Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);//定义一个缓冲单bin矩阵  
151.                     for( int i = 0; i < hsize; i++ )//saturate_case函数为从一个初始类型准确变换到另一个初始类型  
152.                         buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180./hsize), 255, 255);//Vec3b为3个char值的向量  
153.                     cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR);//将hsv又转换成bgr  
154.                           
155.                     for( int i = 0; i < hsize; i++ )  
156.                     {  
157.                         int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/255);//at函数为返回一个指定数组元素的参考值  
158.                         rectangle( histimg, Point(i*binW,histimg.rows),    //在一幅输入图像上画一个简单抽的矩形，指定左上角和右下角，并定义颜色，大小，线型等  
159.                                    Point((i+1)*binW,histimg.rows - val),  
160.                                    Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8 );  
161.                     }  
162.                 }  
163.   
164.                 calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影，计算hue图像0通道直方图hist的反向投影，并让入backproj中  
165.                 backproj &= mask;  
166.   
167.                 //opencv2.0以后的版本函数命名前没有cv两字了，并且如果函数名是由2个意思的单词片段组成的话，且前面那个片段不够成单词，则第一个字母要  
168. //大写，比如Camshift，如果第一个字母是个单词，则小写，比如meanShift，但是第二个字母一定要大写  
169.                 RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,               //trackWindow为鼠标选择的区域，TermCriteria为确定迭代终止的准则  
170.                                     TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));//CV_TERMCRIT_EPS是通过forest_accuracy,CV_TERMCRIT_ITER  
171.                 if( trackWindow.area() <= 1 )                                                  //是通过max_num_of_trees_in_the_forest    
172.                 {  
173.                     int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + 5)/6;  
174.                     trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,  
175.                                        trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &  
176.                                   Rect(0, 0, cols, rows);//Rect函数为矩阵的偏移和大小，即第一二个参数为矩阵的左上角点坐标，第三四个参数为矩阵的宽和高  
177.                 }  
178.   
179.                 if( backprojMode )  
180.                     cvtColor( backproj, image, CV_GRAY2BGR );//因此投影模式下显示的也是rgb图？  
181.                 ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA );//跟踪的时候以椭圆为代表目标  
182.             }  
183.         }  
184.   
185.         //后面的代码是不管pause为真还是为假都要执行的  
186.         else if( trackObject < 0 )//同时也是在按了暂停字母以后  
187.             paused = false;  
188.   
189.         if( selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0 )  
190.         {  
191.             Mat roi(image, selection);  
192.             bitwise_not(roi, roi);//bitwise_not为将每一个bit位取反  
193.         }  
194.   
195.         imshow( "CamShift Demo", image );  
196.         imshow( "Histogram", histimg );  
197.   
198.         char c = (char)waitKey(10);  
199.         if( c == 27 )              //退出键  
200.             break;  
201.         switch(c)  
202.         {  
203.         case 'b':             //反向投影模型交替  
204.             backprojMode = !backprojMode;  
205.             break;  
206.         case 'c':            //清零跟踪目标对象  
207.             trackObject = 0;  
208.             histimg = Scalar::all(0);  
209.             break;  
210.         case 'h':          //显示直方图交替  
211.             showHist = !showHist;  
212.             if( !showHist )  
213.                 destroyWindow( "Histogram" );  
214.             else  
215.                 namedWindow( "Histogram", 1 );  
216.             break;  
217.         case 'p':       //暂停跟踪交替  
218.             paused = !paused;  
219.             break;  
220.         default:  
221.             ;  
222.         }  
223.     }  
224.     return 0;  
225. }  

#include "StdAfx.h"#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>
#include <ctype.h>using namespace cv;
using namespace std;Mat image;bool backprojMode = false; //表示是否要进入反向投影模式，ture表示准备进入反向投影模式
bool selectObject = false;//代表是否在选要跟踪的初始目标，true表示正在用鼠标选择
int trackObject = 0; //代表跟踪目标数目
bool showHist = true;//是否显示直方图
Point origin;//用于保存鼠标选择第一次单击时点的位置
Rect selection;//用于保存鼠标选择的矩形框
int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{if( selectObject )//只有当鼠标左键按下去时才有效，然后通过if里面代码就可以确定所选择的矩形区域selection了{selection.x = MIN(x, origin.x);//矩形左上角顶点坐标selection.y = MIN(y, origin.y);selection.width = std::abs(x - origin.x);//矩形宽selection.height = std::abs(y - origin.y);//矩形高selection &= Rect(0, 0, image.cols, image.rows);//用于确保所选的矩形区域在图片范围内}switch( event ){case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:origin = Point(x,y);selection = Rect(x,y,0,0);//鼠标刚按下去时初始化了一个矩形区域selectObject = true;break;case CV_EVENT_LBUTTONUP:selectObject = false;if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )trackObject = -1;break;}
}void help()
{cout << "\nThis is a demo that shows mean-shift based tracking\n""You select a color objects such as your face and it tracks it.\n""This reads from video camera (0 by default, or the camera number the user enters\n""Usage: \n""    ./camshiftdemo [camera number]\n";cout << "\n\nHot keys: \n""\tESC - quit the program\n""\tc - stop the tracking\n""\tb - switch to/from backprojection view\n""\th - show/hide object histogram\n""\tp - pause video\n""To initialize tracking, select the object with mouse\n";
}const char* keys = 
{"{1|  | 0 | camera number}"
};int main( int argc, const char** argv )
{help();VideoCapture cap; //定义一个摄像头捕捉的类对象Rect trackWindow;RotatedRect trackBox;//定义一个旋转的矩阵类对象int hsize = 16;float hranges[] = {0,180};//hranges在后面的计算直方图函数中要用到const float* phranges = hranges;CommandLineParser parser(argc, argv, keys);//命令解析器函数int camNum = parser.get<int>("1");     cap.open(camNum);//直接调用成员函数打开摄像头if( !cap.isOpened() ){help();cout << "***Could not initialize capturing...***\n";cout << "Current parameter's value: \n";parser.printParams();return -1;}namedWindow( "Histogram", 0 );namedWindow( "CamShift Demo", 0 );setMouseCallback( "CamShift Demo", onMouse, 0 );//消息响应机制createTrackbar( "Vmin", "CamShift Demo", &vmin, 256, 0 );//createTrackbar函数的功能是在对应的窗口创建滑动条，滑动条Vmin,vmin表示滑动条的值，最大为256createTrackbar( "Vmax", "CamShift Demo", &vmax, 256, 0 );//最后一个参数为0代表没有调用滑动拖动的响应函数createTrackbar( "Smin", "CamShift Demo", &smin, 256, 0 );//vmin,vmax,smin初始值分别为10,256,30Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;bool paused = false;for(;;){if( !paused )//没有暂停{cap >> frame;//从摄像头抓取一帧图像并输出到frame中if( frame.empty() )break;}frame.copyTo(image);if( !paused )//没有按暂停键{cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);//将rgb摄像头帧转化成hsv空间的if( trackObject )//trackObject初始化为0,或者按完键盘的'c'键后也为0，当鼠标单击松开后为-1{int _vmin = vmin, _vmax = vmax;//inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间，可以有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h分量
//这里利用了hsv的3个通道，比较h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax)。如果3个通道都在对应的范围内，则
//mask对应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);int ch[] = {0, 0};hue.create(hsv.size(), hsv.depth());//hue初始化为与hsv大小深度一样的矩阵，色调的度量是用角度表示的，红绿蓝之间相差120度，反色相差180度mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数复制到hue中，0索引数组if( trackObject < 0 )//鼠标选择区域松开后，该函数内部又将其赋值1{//此处的构造函数roi用的是Mat hue的矩阵头，且roi的数据指针指向hue，即共用相同的数据，select为其感兴趣的区域Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);//mask保存的hsv的最小值//calcHist()函数第一个参数为输入矩阵序列，第2个参数表示输入的矩阵数目，第3个参数表示将被计算直方图维数通道的列表，第4个参数表示可选的掩码函数
//第5个参数表示输出直方图，第6个参数表示直方图的维数，第7个参数为每一维直方图数组的大小，第8个参数为每一维直方图bin的边界calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask放入hist中，hsize为每一维直方图的大小normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化，都归一化到0~255trackWindow = selection;trackObject = 1;//只要鼠标选完区域松开后，且没有按键盘清0键'c'，则trackObject一直保持为1，因此该if函数只能执行一次，除非重新选择跟踪区域histimg = Scalar::all(0);//与按下'c'键是一样的，这里的all(0)表示的是标量全部清0int binW = histimg.cols / hsize;  //histing是一个200*300的矩阵，hsize应该是每一个bin的宽度，也就是histing矩阵能分出几个bin出来Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);//定义一个缓冲单bin矩阵for( int i = 0; i < hsize; i++ )//saturate_case函数为从一个初始类型准确变换到另一个初始类型buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180./hsize), 255, 255);//Vec3b为3个char值的向量cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR);//将hsv又转换成bgrfor( int i = 0; i < hsize; i++ ){int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/255);//at函数为返回一个指定数组元素的参考值rectangle( histimg, Point(i*binW,histimg.rows),    //在一幅输入图像上画一个简单抽的矩形，指定左上角和右下角，并定义颜色，大小，线型等Point((i+1)*binW,histimg.rows - val),Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8 );}}calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影，计算hue图像0通道直方图hist的反向投影，并让入backproj中backproj &= mask;//opencv2.0以后的版本函数命名前没有cv两字了，并且如果函数名是由2个意思的单词片段组成的话，且前面那个片段不够成单词，则第一个字母要
//大写，比如Camshift，如果第一个字母是个单词，则小写，比如meanShift，但是第二个字母一定要大写RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,               //trackWindow为鼠标选择的区域，TermCriteria为确定迭代终止的准则TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));//CV_TERMCRIT_EPS是通过forest_accuracy,CV_TERMCRIT_ITERif( trackWindow.area() <= 1 )                                                  //是通过max_num_of_trees_in_the_forest  {int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + 5)/6;trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &Rect(0, 0, cols, rows);//Rect函数为矩阵的偏移和大小，即第一二个参数为矩阵的左上角点坐标，第三四个参数为矩阵的宽和高}if( backprojMode )cvtColor( backproj, image, CV_GRAY2BGR );//因此投影模式下显示的也是rgb图？ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA );//跟踪的时候以椭圆为代表目标}}//后面的代码是不管pause为真还是为假都要执行的else if( trackObject < 0 )//同时也是在按了暂停字母以后paused = false;if( selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0 ){Mat roi(image, selection);bitwise_not(roi, roi);//bitwise_not为将每一个bit位取反}imshow( "CamShift Demo", image );imshow( "Histogram", histimg );char c = (char)waitKey(10);if( c == 27 )              //退出键break;switch(c){case 'b':             //反向投影模型交替backprojMode = !backprojMode;break;case 'c':            //清零跟踪目标对象trackObject = 0;histimg = Scalar::all(0);break;case 'h':          //显示直方图交替showHist = !showHist;if( !showHist )destroyWindow( "Histogram" );elsenamedWindow( "Histogram", 1 );break;case 'p':       //暂停跟踪交替paused = !paused;break;default:;}}return 0;
}

另外，由于Camshift主要是利用到了meanShift算法，在目标跟踪领域应用比较广泛，而meanShift也可以用于目标跟踪，只是自适用性没CamShift好，但也可以用。首先看看meanShift算法的声明：

int meanShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria)

      与CamShift函数不同的一点是，它返回的不是一个矩形框，而是一个int型变量。该int型变量应该是代表找到目标物体的个数。特别需要注意的是参数window，它不仅是目标物体初始化的位置，还是实时跟踪目标后的位置，所以其实也是一个返回值。由于meanShift好像主要不是用于目标跟踪上，很多应用是在图像分割上。但是这里还是将CamShift算法例子稍微改一下，就成了meanShift算法了。主要是用window代替CamShift中的trackWindow.

其代码注释如下：

[cpp] view plain copy print ?

1. #include "StdAfx.h"  
2.   
3. #include "opencv2/video/tracking.hpp"  
4. #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
5. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"  
6.   
7.   
8. #include <iostream>  
9. #include <ctype.h>  
10.   
11. using namespace cv;  
12. using namespace std;  
13.   
14. Mat image;  
15.   
16. bool backprojMode = false; //表示是否要进入反向投影模式，ture表示准备进入反向投影模式  
17. bool selectObject = false;//代表是否在选要跟踪的初始目标，true表示正在用鼠标选择  
18. int trackObject = 0; //代表跟踪目标数目  
19. bool showHist = true;//是否显示直方图  
20. Point origin;//用于保存鼠标选择第一次单击时点的位置  
21. Rect selection;//用于保存鼠标选择的矩形框  
22. int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;  
23.   
24. void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )  
25. {  
26.     if( selectObject )//只有当鼠标左键按下去时才有效，然后通过if里面代码就可以确定所选择的矩形区域selection了  
27.     {  
28.         selection.x = MIN(x, origin.x);//矩形左上角顶点坐标  
29.         selection.y = MIN(y, origin.y);  
30.         selection.width = std::abs(x - origin.x);//矩形宽  
31.         selection.height = std::abs(y - origin.y);//矩形高  
32.   
33.         selection &= Rect(0, 0, image.cols, image.rows);//用于确保所选的矩形区域在图片范围内  
34.     }  
35.   
36.     switch( event )  
37.     {  
38.     case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:  
39.         origin = Point(x,y);  
40.         selection = Rect(x,y,0,0);//鼠标刚按下去时初始化了一个矩形区域  
41.         selectObject = true;  
42.         break;  
43.     case CV_EVENT_LBUTTONUP:  
44.         selectObject = false;  
45.         if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )  
46.             trackObject = -1;  
47.         break;  
48.     }  
49. }  
50.   
51. void help()  
52. {  
53.     cout << "\nThis is a demo that shows mean-shift based tracking\n"  
54.         "You select a color objects such as your face and it tracks it.\n"  
55.         "This reads from video camera (0 by default, or the camera number the user enters\n"  
56.         "Usage: \n"  
57.         "    ./camshiftdemo [camera number]\n";  
58.   
59.     cout << "\n\nHot keys: \n"  
60.         "\tESC - quit the program\n"  
61.         "\tc - stop the tracking\n"  
62.         "\tb - switch to/from backprojection view\n"  
63.         "\th - show/hide object histogram\n"  
64.         "\tp - pause video\n"  
65.         "To initialize tracking, select the object with mouse\n";  
66. }  
67.   
68. const char* keys =   
69. {  
70.     "{1|  | 0 | camera number}"  
71. };  
72.   
73. int main( int argc, const char** argv )  
74. {  
75.     help();  
76.   
77.     VideoCapture cap; //定义一个摄像头捕捉的类对象  
78.     Rect trackWindow;  
79.     RotatedRect trackBox;//定义一个旋转的矩阵类对象  
80.     int hsize = 16;  
81.     float hranges[] = {0,180};//hranges在后面的计算直方图函数中要用到  
82.     const float* phranges = hranges;  
83.     CommandLineParser parser(argc, argv, keys);//命令解析器函数  
84.     int camNum = parser.get<int>("1");       
85.   
86.     cap.open(camNum);//直接调用成员函数打开摄像头  
87.   
88.     if( !cap.isOpened() )  
89.     {  
90.         help();  
91.         cout << "***Could not initialize capturing...***\n";  
92.         cout << "Current parameter's value: \n";  
93.         parser.printParams();  
94.         return -1;  
95.     }  
96.   
97.     namedWindow( "Histogram", 0 );  
98.     namedWindow( "CamShift Demo", 0 );  
99.     setMouseCallback( "CamShift Demo", onMouse, 0 );//消息响应机制  
100.     createTrackbar( "Vmin", "CamShift Demo", &vmin, 256, 0 );//createTrackbar函数的功能是在对应的窗口创建滑动条，滑动条Vmin,vmin表示滑动条的值，最大为256  
101.     createTrackbar( "Vmax", "CamShift Demo", &vmax, 256, 0 );//最后一个参数为0代表没有调用滑动拖动的响应函数  
102.     createTrackbar( "Smin", "CamShift Demo", &smin, 256, 0 );//vmin,vmax,smin初始值分别为10,256,30  
103.   
104.     Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;  
105.     bool paused = false;  
106.   
107.     for(;;)  
108.     {  
109.         if( !paused )//没有暂停  
110.         {  
111.             cap >> frame;//从摄像头抓取一帧图像并输出到frame中  
112.             if( frame.empty() )  
113.                 break;  
114.         }  
115.   
116.         frame.copyTo(image);  
117.   
118.         if( !paused )//没有按暂停键  
119.         {  
120.             cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);//将rgb摄像头帧转化成hsv空间的  
121.   
122.             if( trackObject )//trackObject初始化为0,或者按完键盘的'c'键后也为0，当鼠标单击松开后为-1  
123.             {  
124.                 int _vmin = vmin, _vmax = vmax;  
125.   
126.                 //inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间，可以有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h分量  
127.                 //这里利用了hsv的3个通道，比较h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax)。如果3个通道都在对应的范围内，则  
128.                 //mask对应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).  
129.                 inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),  
130.                     Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);  
131.                 int ch[] = {0, 0};  
132.                 hue.create(hsv.size(), hsv.depth());//hue初始化为与hsv大小深度一样的矩阵，色调的度量是用角度表示的，红绿蓝之间相差120度，反色相差180度  
133.                 mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数复制到hue中，0索引数组  
134.   
135.                 if( trackObject < 0 )//鼠标选择区域松开后，该函数内部又将其赋值1  
136.                 {  
137.                     //此处的构造函数roi用的是Mat hue的矩阵头，且roi的数据指针指向hue，即共用相同的数据，select为其感兴趣的区域  
138.                     Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);//mask保存的hsv的最小值  
139.   
140.                     //calcHist()函数第一个参数为输入矩阵序列，第2个参数表示输入的矩阵数目，第3个参数表示将被计算直方图维数通道的列表，第4个参数表示可选的掩码函数  
141.                     //第5个参数表示输出直方图，第6个参数表示直方图的维数，第7个参数为每一维直方图数组的大小，第8个参数为每一维直方图bin的边界  
142.                     calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask放入hist中，hsize为每一维直方图的大小  
143.                     normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化，都归一化到0~255  
144.   
145.                     trackWindow = selection;  
146.                     trackObject = 1;//只要鼠标选完区域松开后，且没有按键盘清0键'c'，则trackObject一直保持为1，因此该if函数只能执行一次，除非重新选择跟踪区域  
147.   
148.                     histimg = Scalar::all(0);//与按下'c'键是一样的，这里的all(0)表示的是标量全部清0  
149.                     int binW = histimg.cols / hsize;  //histing是一个200*300的矩阵，hsize应该是每一个bin的宽度，也就是histing矩阵能分出几个bin出来  
150.                     Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);//定义一个缓冲单bin矩阵  
151.                     for( int i = 0; i < hsize; i++ )//saturate_case函数为从一个初始类型准确变换到另一个初始类型  
152.                         buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180./hsize), 255, 255);//Vec3b为3个char值的向量  
153.                     cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR);//将hsv又转换成bgr  
154.   
155.                     for( int i = 0; i < hsize; i++ )  
156.                     {  
157.                         int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/255);//at函数为返回一个指定数组元素的参考值  
158.                         rectangle( histimg, Point(i*binW,histimg.rows),    //在一幅输入图像上画一个简单抽的矩形，指定左上角和右下角，并定义颜色，大小，线型等  
159.                             Point((i+1)*binW,histimg.rows - val),  
160.                             Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8 );  
161.                     }  
162.                 }  
163.   
164.                 calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影，计算hue图像0通道直方图hist的反向投影，并让入backproj中  
165.                 backproj &= mask;  
166.   
167.                 //opencv2.0以后的版本函数命名前没有cv两字了，并且如果函数名是由2个意思的单词片段组成的话，且前面那个片段不够成单词，则第一个字母要  
168.                 //大写，比如Camshift，如果第一个字母是个单词，则小写，比如meanShift，但是第二个字母一定要大写  
169.                 meanShift(backproj, trackWindow,               //trackWindow为鼠标选择的区域，TermCriteria为确定迭代终止的准则  
170.                     TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));//CV_TERMCRIT_EPS是通过forest_accuracy,CV_TERMCRIT_ITER  
171.                 if( trackWindow.area() <= 1 )                                                  //是通过max_num_of_trees_in_the_forest    
172.                 {  
173.                     int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + 5)/6;  
174.                     trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,  
175.                         trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &  
176.                         Rect(0, 0, cols, rows);//Rect函数为矩阵的偏移和大小，即第一二个参数为矩阵的左上角点坐标，第三四个参数为矩阵的宽和高  
177.                 }  
178.   
179.                 if( backprojMode )  
180.                     cvtColor( backproj, image, CV_GRAY2BGR );//因此投影模式下显示的也是rgb图？  
181.                 //ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA );//跟踪的时候以椭圆为代表目标  
182.                 rectangle(image,Point(trackWindow.x,trackWindow.y),Point(trackWindow.x+trackWindow.width,trackWindow.y+trackWindow.height),Scalar(0,0,255),-1,CV_AA);  
183.             }  
184.         }  
185.   
186.         //后面的代码是不管pause为真还是为假都要执行的  
187.         else if( trackObject < 0 )//同时也是在按了暂停字母以后  
188.             paused = false;  
189.   
190.         if( selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0 )  
191.         {  
192.             Mat roi(image, selection);  
193.             bitwise_not(roi, roi);//bitwise_not为将每一个bit位取反  
194.         }  
195.   
196.         imshow( "CamShift Demo", image );  
197.         imshow( "Histogram", histimg );  
198.   
199.         char c = (char)waitKey(10);  
200.         if( c == 27 )              //退出键  
201.             break;  
202.         switch(c)  
203.         {  
204.         case 'b':             //反向投影模型交替  
205.             backprojMode = !backprojMode;  
206.             break;  
207.         case 'c':            //清零跟踪目标对象  
208.             trackObject = 0;  
209.             histimg = Scalar::all(0);  
210.             break;  
211.         case 'h':          //显示直方图交替  
212.             showHist = !showHist;  
213.             if( !showHist )  
214.                 destroyWindow( "Histogram" );  
215.             else  
216.                 namedWindow( "Histogram", 1 );  
217.             break;  
218.         case 'p':       //暂停跟踪交替  
219.             paused = !paused;  
220.             break;  
221.         default:  
222.             ;  
223.         }  
224.     }  
225.     return 0;  
226. }  

#include "StdAfx.h"#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>
#include <ctype.h>using namespace cv;
using namespace std;Mat image;bool backprojMode = false; //表示是否要进入反向投影模式，ture表示准备进入反向投影模式
bool selectObject = false;//代表是否在选要跟踪的初始目标，true表示正在用鼠标选择
int trackObject = 0; //代表跟踪目标数目
bool showHist = true;//是否显示直方图
Point origin;//用于保存鼠标选择第一次单击时点的位置
Rect selection;//用于保存鼠标选择的矩形框
int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{if( selectObject )//只有当鼠标左键按下去时才有效，然后通过if里面代码就可以确定所选择的矩形区域selection了{selection.x = MIN(x, origin.x);//矩形左上角顶点坐标selection.y = MIN(y, origin.y);selection.width = std::abs(x - origin.x);//矩形宽selection.height = std::abs(y - origin.y);//矩形高selection &= Rect(0, 0, image.cols, image.rows);//用于确保所选的矩形区域在图片范围内}switch( event ){case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:origin = Point(x,y);selection = Rect(x,y,0,0);//鼠标刚按下去时初始化了一个矩形区域selectObject = true;break;case CV_EVENT_LBUTTONUP:selectObject = false;if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )trackObject = -1;break;}
}void help()
{cout << "\nThis is a demo that shows mean-shift based tracking\n""You select a color objects such as your face and it tracks it.\n""This reads from video camera (0 by default, or the camera number the user enters\n""Usage: \n""    ./camshiftdemo [camera number]\n";cout << "\n\nHot keys: \n""\tESC - quit the program\n""\tc - stop the tracking\n""\tb - switch to/from backprojection view\n""\th - show/hide object histogram\n""\tp - pause video\n""To initialize tracking, select the object with mouse\n";
}const char* keys = 
{"{1|  | 0 | camera number}"
};int main( int argc, const char** argv )
{help();VideoCapture cap; //定义一个摄像头捕捉的类对象Rect trackWindow;RotatedRect trackBox;//定义一个旋转的矩阵类对象int hsize = 16;float hranges[] = {0,180};//hranges在后面的计算直方图函数中要用到const float* phranges = hranges;CommandLineParser parser(argc, argv, keys);//命令解析器函数int camNum = parser.get<int>("1");     cap.open(camNum);//直接调用成员函数打开摄像头if( !cap.isOpened() ){help();cout << "***Could not initialize capturing...***\n";cout << "Current parameter's value: \n";parser.printParams();return -1;}namedWindow( "Histogram", 0 );namedWindow( "CamShift Demo", 0 );setMouseCallback( "CamShift Demo", onMouse, 0 );//消息响应机制createTrackbar( "Vmin", "CamShift Demo", &vmin, 256, 0 );//createTrackbar函数的功能是在对应的窗口创建滑动条，滑动条Vmin,vmin表示滑动条的值，最大为256createTrackbar( "Vmax", "CamShift Demo", &vmax, 256, 0 );//最后一个参数为0代表没有调用滑动拖动的响应函数createTrackbar( "Smin", "CamShift Demo", &smin, 256, 0 );//vmin,vmax,smin初始值分别为10,256,30Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(200, 320, CV_8UC3), backproj;bool paused = false;for(;;){if( !paused )//没有暂停{cap >> frame;//从摄像头抓取一帧图像并输出到frame中if( frame.empty() )break;}frame.copyTo(image);if( !paused )//没有按暂停键{cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);//将rgb摄像头帧转化成hsv空间的if( trackObject )//trackObject初始化为0,或者按完键盘的'c'键后也为0，当鼠标单击松开后为-1{int _vmin = vmin, _vmax = vmax;//inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间，可以有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h分量//这里利用了hsv的3个通道，比较h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax)。如果3个通道都在对应的范围内，则//mask对应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);int ch[] = {0, 0};hue.create(hsv.size(), hsv.depth());//hue初始化为与hsv大小深度一样的矩阵，色调的度量是用角度表示的，红绿蓝之间相差120度，反色相差180度mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数复制到hue中，0索引数组if( trackObject < 0 )//鼠标选择区域松开后，该函数内部又将其赋值1{//此处的构造函数roi用的是Mat hue的矩阵头，且roi的数据指针指向hue，即共用相同的数据，select为其感兴趣的区域Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);//mask保存的hsv的最小值//calcHist()函数第一个参数为输入矩阵序列，第2个参数表示输入的矩阵数目，第3个参数表示将被计算直方图维数通道的列表，第4个参数表示可选的掩码函数//第5个参数表示输出直方图，第6个参数表示直方图的维数，第7个参数为每一维直方图数组的大小，第8个参数为每一维直方图bin的边界calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask放入hist中，hsize为每一维直方图的大小normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化，都归一化到0~255trackWindow = selection;trackObject = 1;//只要鼠标选完区域松开后，且没有按键盘清0键'c'，则trackObject一直保持为1，因此该if函数只能执行一次，除非重新选择跟踪区域histimg = Scalar::all(0);//与按下'c'键是一样的，这里的all(0)表示的是标量全部清0int binW = histimg.cols / hsize;  //histing是一个200*300的矩阵，hsize应该是每一个bin的宽度，也就是histing矩阵能分出几个bin出来Mat buf(1, hsize, CV_8UC3);//定义一个缓冲单bin矩阵for( int i = 0; i < hsize; i++ )//saturate_case函数为从一个初始类型准确变换到另一个初始类型buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*180./hsize), 255, 255);//Vec3b为3个char值的向量cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR);//将hsv又转换成bgrfor( int i = 0; i < hsize; i++ ){int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/255);//at函数为返回一个指定数组元素的参考值rectangle( histimg, Point(i*binW,histimg.rows),    //在一幅输入图像上画一个简单抽的矩形，指定左上角和右下角，并定义颜色，大小，线型等Point((i+1)*binW,histimg.rows - val),Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -1, 8 );}}calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影，计算hue图像0通道直方图hist的反向投影，并让入backproj中backproj &= mask;//opencv2.0以后的版本函数命名前没有cv两字了，并且如果函数名是由2个意思的单词片段组成的话，且前面那个片段不够成单词，则第一个字母要//大写，比如Camshift，如果第一个字母是个单词，则小写，比如meanShift，但是第二个字母一定要大写meanShift(backproj, trackWindow,               //trackWindow为鼠标选择的区域，TermCriteria为确定迭代终止的准则TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));//CV_TERMCRIT_EPS是通过forest_accuracy,CV_TERMCRIT_ITERif( trackWindow.area() <= 1 )                                                  //是通过max_num_of_trees_in_the_forest  {int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + 5)/6;trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &Rect(0, 0, cols, rows);//Rect函数为矩阵的偏移和大小，即第一二个参数为矩阵的左上角点坐标，第三四个参数为矩阵的宽和高}if( backprojMode )cvtColor( backproj, image, CV_GRAY2BGR );//因此投影模式下显示的也是rgb图？//ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA );//跟踪的时候以椭圆为代表目标rectangle(image,Point(trackWindow.x,trackWindow.y),Point(trackWindow.x+trackWindow.width,trackWindow.y+trackWindow.height),Scalar(0,0,255),-1,CV_AA);}}//后面的代码是不管pause为真还是为假都要执行的else if( trackObject < 0 )//同时也是在按了暂停字母以后paused = false;if( selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0 ){Mat roi(image, selection);bitwise_not(roi, roi);//bitwise_not为将每一个bit位取反}imshow( "CamShift Demo", image );imshow( "Histogram", histimg );char c = (char)waitKey(10);if( c == 27 )              //退出键break;switch(c){case 'b':             //反向投影模型交替backprojMode = !backprojMode;break;case 'c':            //清零跟踪目标对象trackObject = 0;histimg = Scalar::all(0);break;case 'h':          //显示直方图交替showHist = !showHist;if( !showHist )destroyWindow( "Histogram" );elsenamedWindow( "Histogram", 1 );break;case 'p':       //暂停跟踪交替paused = !paused;break;default:;}}return 0;
}