CN108062510A - 一种多目标跟踪结果实时动态显示方法及计算机设备 - Google Patents

一种多目标跟踪结果实时动态显示方法及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，包括：步骤1、在摄像头实时采集的原始图像上绘制复数个不规则ROI区域作为待识别区域；步骤2、分别对每个待识别区域进行目标识别与跟踪，并获得跟踪结果数据；步骤3、创建目标跟踪结果图层，并在所述图层上的复数个不规则ROI区域内绘制目标定位框、跟踪结果数据以及目标轨迹曲线；步骤4、将实时采集的原始图像与目标跟踪结果图层进行图像融合运算；步骤5、将融合后的图像直接渲染显示。本发明还提供一种计算机设备，可实现多目标跟踪结果数据实时动态显示，便于用户进行直观判断与分析，提升用户体验。

Description

一种多目标跟踪结果实时动态显示方法及计算机设备
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种多目标跟踪结果实时动态显示方法及计算机设备。
背景技术
基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉和模式识别等众多学科的交叉研究课题，在视频监控、虚拟现实、人机交互等领域，具有重要的理论意义和实际应用价值，当前目标跟踪结果界面显示较简单，只有矩形框标注，而没有显示目标的相关属性以及轨迹等，特别的，在跟踪多目标时候容易干扰，不便于做直观判断与分析。
发明内容
本发明要解决的技术问题之一，在于提供一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，可实现多目标跟踪结果数据实时动态显示，便于用户进行直观判断与分析，提升用户体验。
本发明要解决的技术问题之一是这样实现的：一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，包括如下步骤：
步骤1、在摄像头实时采集的原始图像上绘制复数个不规则ROI区域作为待识别区域；
步骤2、分别对每个待识别区域进行目标识别与跟踪，并获得跟踪结果数据；
步骤3、创建目标跟踪结果图层，并在所述图层上的复数个不规则ROI区域内绘制目标定位框、跟踪结果数据以及目标轨迹曲线；
步骤4、将实时采集的原始图像与目标跟踪结果图层进行图像融合运算；
步骤5、将融合后的图像直接渲染显示。
进一步的，所述步骤1中不规则的ROI区域通过画笔工具沿原始图像上感兴趣的部位进行轮廓圈选得到封闭的区域。
进一步的，所述步骤2进一步包括：
步骤21、对所述待识别区域进行并集运算，得到融合的待识别区域；
步骤22、将所述待识别区域以外的区域作为忽略识别区域，将待识别区域和边界线的灰度值设为255，将忽略识别区域的灰度值设为0，将待识别区域和忽略识别区域共同与一空白图像进行交集运算后得到一掩膜图像，所述空白图像的尺寸与原始图像的尺寸一致；
步骤23、通过所述掩膜图像与所述原始图像进行交运算得到合成图像；
步骤24、对所述合成图像的待识别区域部分进行识别跟踪，得到跟踪结果数据。
进一步的，所述跟踪结果数据包括人脸位置、性别、人脸宽度和人脸高度。
进一步的，所述步骤4中图像融合运算采用半透明alpha混合计算。
本发明要解决的技术问题之二，在于提供一种计算机设备，可实现多目标跟踪结果数据实时动态显示，便于用户进行直观判断与分析，提升用户体验。
本发明要解决的技术问题之二是这样实现的：一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
步骤1、在摄像头实时采集的原始图像上绘制复数个不规则ROI区域作为待识别区域；
步骤2、分别对每个待识别区域进行目标识别与跟踪，并获得跟踪结果数据；
步骤3、创建目标跟踪结果图层，并在所述图层上的复数个不规则ROI区域内绘制目标定位框、跟踪结果数据以及目标轨迹曲线；
步骤4、将实时采集的原始图像与目标跟踪结果图层进行图像融合运算；
步骤5、将融合后的图像直接渲染显示。
进一步的，所述步骤1中不规则的ROI区域通过画笔工具沿原始图像上感兴趣的部位进行轮廓圈选得到封闭的区域。
进一步的，所述步骤2进一步包括：
步骤21、对所述待识别区域进行并集运算，得到融合的待识别区域；
步骤22、将所述待识别区域以外的区域作为忽略识别区域，将待识别区域和边界线的灰度值设为255，将忽略识别区域的灰度值设为0，将待识别区域和忽略识别区域共同与一空白图像进行交集运算后得到一掩膜图像，所述空白图像的尺寸与原始图像的尺寸一致；
步骤23、通过所述掩膜图像与所述原始图像进行交运算得到合成图像；
步骤24、对所述合成图像的待识别区域部分进行识别跟踪，得到跟踪结果数据。
进一步的，所述跟踪结果数据包括人脸位置、性别、人脸宽度和人脸高度。
进一步的，所述步骤4中图像融合运算采用半透明alpha混合计算。
本发明具有如下优点：通过创建目标跟踪结果图层与原始图层进行融合，实现多目标跟踪结果数据实时动态显示，具有良好的用户体验；每个目标的跟踪结果数据与目标是一一对应的，保证了目标结果显示的唯一性。
附图说明
下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。
图1为本发明方法执行流程图。
图2为一实施例中的多个不规则的ROI区域绘制示意图。
图3为一实施例中的多目标跟踪结果实时动态显示画面示意图。
具体实施方式
如图1所示，本发明一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，包括如下步骤：
步骤1、在摄像头实时采集的原始图像上绘制复数个不规则ROI区域作为待识别区域；
步骤2、分别对每个待识别区域进行目标识别与跟踪，并获得跟踪结果数据；
步骤3、创建目标跟踪结果图层，并在所述图层上的复数个不规则ROI区域内绘制目标定位框、跟踪结果数据以及目标轨迹曲线；
步骤4、将实时采集的原始图像与目标跟踪结果图层进行图像融合运算；
步骤5、将融合后的图像直接渲染显示。
较佳的，所述步骤1中不规则的ROI区域通过画笔工具沿原始图像上感兴趣的部位进行轮廓圈选得到封闭的区域。
较佳的，所述步骤2进一步包括：
步骤21、对所述待识别区域进行并集运算，得到融合的待识别区域；
步骤22、将所述待识别区域以外的区域作为忽略识别区域，将待识别区域和边界线的灰度值设为255，将忽略识别区域的灰度值设为0，将待识别区域和忽略识别区域共同与一空白图像进行交集运算后得到一掩膜图像，所述空白图像的尺寸与原始图像的尺寸一致；
步骤23、通过所述掩膜图像与所述原始图像进行交运算得到合成图像；
步骤24、对所述合成图像的待识别区域部分进行识别跟踪，得到跟踪结果数据。
较佳的，所述跟踪结果数据包括人脸位置、性别、人脸宽度和人脸高度。
较佳的，所述步骤4中图像融合运算采用半透明alpha混合计算。
请再参阅图1，本发明一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
步骤1、在摄像头实时采集的原始图像上绘制复数个不规则ROI区域作为待识别区域；
步骤2、分别对每个待识别区域进行目标识别与跟踪，并获得跟踪结果数据；
步骤3、创建目标跟踪结果图层，并在所述图层上的复数个不规则ROI区域内绘制目标定位框、跟踪结果数据以及目标轨迹曲线；
步骤4、将实时采集的原始图像与目标跟踪结果图层进行图像融合运算；
步骤5、将融合后的图像直接渲染显示。
较佳的，所述步骤1中不规则的ROI区域通过画笔工具沿原始图像上感兴趣的部位进行轮廓圈选得到封闭的区域。
较佳的，所述步骤2进一步包括：
步骤21、对所述待识别区域进行并集运算，得到融合的待识别区域；
步骤22、将所述待识别区域以外的区域作为忽略识别区域，将待识别区域和边界线的灰度值设为255，将忽略识别区域的灰度值设为0，将待识别区域和忽略识别区域共同与一空白图像进行交集运算后得到一掩膜图像，所述空白图像的尺寸与原始图像的尺寸一致；
步骤23、通过所述掩膜图像与所述原始图像进行交运算得到合成图像；
步骤24、对所述合成图像的待识别区域部分进行识别跟踪，得到跟踪结果数据。
较佳的，所述跟踪结果数据包括人脸位置、性别、人脸宽度和人脸高度。
较佳的，所述步骤4中图像融合运算采用半透明alpha混合计算。
下面结合一具体实施例对本发明做进一步说明：
本发明一实施例中的多目标跟踪结果实时显示过程如下：
步骤1、在摄像头实时采集的原始图像上绘制复数个不规则ROI区域作为待识别区域，所述不规则的ROI区域可以通过画笔工具沿原始图像上感兴趣的部位进行轮廓圈选得到封闭的区域，比如按顺时针方向沿需要检测的部位的轮廓进行圈选，可同时圈选多个封闭区域，得到多个不同大小、不同形状的ROI区域A1，A2……An，不规则形状包括任意的五边形、四边形等，根据需要在原始图像相应位置进行一一圈选，如图2所示；
步骤2、分别对每个待识别区域进行目标识别与跟踪，并获得跟踪结果数据；具体如下：
步骤21、对所述待识别区域进行并集运算，得到融合的待识别区域，即将所有步骤1中圈选的ROI区域A1，A2……An进行融合，得到融合的待识别区域；
步骤22、将所述待识别区域以外的区域作为忽略识别区域，将待识别区域和边界线的灰度值设为255，将忽略识别区域的灰度值设为0，将待识别区域和忽略识别区域共同与一空白图像进行交集运算后得到一掩膜图像，所述空白图像的尺寸与原始图像的尺寸一致；
步骤23、通过所述掩膜图像与所述原始图像进行交运算得到合成图像；
步骤24、对所述合成图像的待识别区域部分进行识别跟踪，得到跟踪结果数据，例如，识别跟踪对象是人时，可通过现有的人脸检测和识别算法获得跟踪结果数据，包括人的人脸位置、性别、人脸宽度和人脸高度，对物时，可直接识别物体的尺寸信息、颜色信息等。
步骤3、创建目标跟踪结果图层，并在所述图层上的复数个不规则ROI区域内绘制目标定位框、跟踪结果数据以及目标轨迹曲线，例如，可以将跟踪结果数据显示在目标定位框的左上角位置；
步骤4、将实时采集的原始图像与目标跟踪结果图层采用半透明alpha混合计算得到融合后的图像，原始图像和目标跟踪结果图层各占一半透明度值即可；
步骤5、将融合后的图像通过GDI(图形设备接口(GraphicsDevice Interface))直接渲染到显示窗口，如图3所示。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。

Claims (10)

1.一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1、在摄像头实时采集的原始图像上绘制复数个不规则ROI区域作为待识别区域；
步骤2、分别对每个待识别区域进行目标识别与跟踪，并获得跟踪结果数据；
步骤3、创建目标跟踪结果图层，并在所述图层上的复数个不规则ROI区域内绘制目标定位框、跟踪结果数据以及目标轨迹曲线；
步骤4、将实时采集的原始图像与目标跟踪结果图层进行图像融合运算；
步骤5、将融合后的图像直接渲染显示。
2.根据权利要求1所述的一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，其特征在于：所述步骤1中不规则的ROI区域通过画笔工具沿原始图像上感兴趣的部位进行轮廓圈选得到封闭的区域。
3.根据权利要求1所述的一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，其特征在于：所述步骤2进一步包括：
步骤21、对所述待识别区域进行并集运算，得到融合的待识别区域；
步骤22、将所述待识别区域以外的区域作为忽略识别区域，将待识别区域和边界线的灰度值设为255，将忽略识别区域的灰度值设为0，将待识别区域和忽略识别区域共同与一空白图像进行交集运算后得到一掩膜图像，所述空白图像的尺寸与原始图像的尺寸一致；
步骤23、通过所述掩膜图像与所述原始图像进行交运算得到合成图像；
步骤24、对所述合成图像的待识别区域部分进行识别跟踪，得到跟踪结果数据。
4.根据权利要求3所述的一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，其特征在于：所述跟踪结果数据包括人脸位置、性别、人脸宽度和人脸高度。
5.根据权利要求1所述的一种多目标跟踪结果实时动态显示方法，其特征在于：所述步骤4中图像融合运算采用半透明alpha混合计算。
6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
步骤1、在摄像头实时采集的原始图像上绘制复数个不规则ROI区域作为待识别区域；
步骤2、分别对每个待识别区域进行目标识别与跟踪，并获得跟踪结果数据；
步骤3、创建目标跟踪结果图层，并在所述图层上的复数个不规则ROI区域内绘制目标定位框、跟踪结果数据以及目标轨迹曲线；
步骤4、将实时采集的原始图像与目标跟踪结果图层进行图像融合运算；
步骤5、将融合后的图像直接渲染显示。
7.根据权利要求6所述的一种计算机设备，其特征在于：所述步骤1中不规则的ROI区域通过画笔工具沿原始图像上感兴趣的部位进行轮廓圈选得到封闭的区域。
8.根据权利要求6所述的一种计算机设备，其特征在于：所述步骤2进一步包括：
步骤21、对所述待识别区域进行并集运算，得到融合的待识别区域；
步骤22、将所述待识别区域以外的区域作为忽略识别区域，将待识别区域和边界线的灰度值设为255，将忽略识别区域的灰度值设为0，将待识别区域和忽略识别区域共同与一空白图像进行交集运算后得到一掩膜图像，所述空白图像的尺寸与原始图像的尺寸一致；
步骤23、通过所述掩膜图像与所述原始图像进行交运算得到合成图像；
步骤24、对所述合成图像的待识别区域部分进行识别跟踪，得到跟踪结果数据。
9.根据权利要求8所述的一种计算机设备，其特征在于：所述跟踪结果数据包括人脸位置、性别、人脸宽度和人脸高度。
10.根据权利要求6所述的一种计算机设备，其特征在于：所述步骤4中图像融合运算采用半透明alpha混合计算。
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