PyImageSearch新出教程：Dlib多目标跟踪（附下载地址）

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昨天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock新发博文，使用Dlib计算机视觉库开发多目标跟踪的示例教程，代码和数据已开源。

先来看看作者发布的结果Gif图：

对于那些检测到的person，跟踪还是比较稳定的。

在这份教程中，以跟踪多个person为例，使用了OpenCV中的MobileNet-SSD检测算法，Dlib中的correlation tracker单目标跟踪算法，其主要流程如下：

1）使用MobileNet-SSD检测person目标，记录每个目标的包围框；

2）用检测到的每个目标的包围框初始化多个跟踪器；

3）使用多个跟踪器在下一帧找到目标的位置，更新每个跟踪器对应的目标的位置，将标签和包围框画出来；

4）重复步骤3，直至视频结束。

为了使速度更快，作者将每个跟踪器绑定一个线程，利用CPU的并行多核计算能力，使跟踪速度由13fps升到24fps。

思路还是比较简单的，代码只能作为多目标跟踪的简单范例，所以Adrian也说这套流程仅适用于短时间的目标跟踪。

代码结构如下：

如何从精度上进行改进？作者说可以像单目标跟踪一样，每隔N帧使用检测器，重新初始化目标。

原文地址：

https://www.pyimagesearch.com/2018/10/29/multi-object-tracking-with-dlib/

代码数据下载：