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SpireCV/samples/demo/detection_with_clicked_tracking.cpp
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2024-01-01 15:03:31 +08:00

196 lines
7.6 KiB
C++

#include <iostream>
#include <string>
// 包含SpireCV SDK头文件
#include <sv_world.h>
using namespace std;
// 定义窗口名称
static const std::string RGB_WINDOW = "Image window";
// 框选到的矩形
cv::Rect rect_sel;
// 框选起始点
cv::Point pt_origin;
// 是否得到一个新的框选区域
bool b_renew_ROI = false;
// 是否开始跟踪
bool b_begin_TRACK = false;
// 实现框选逻辑的回调函数
void onMouse(int event, int x, int y, int, void*);
struct node {
double x,y;
};
node p1,p2,p3,p4;
node p;
double getCross(node p1, node p2, node p) {
return (p2.x-p1.x)*(p.y-p1.y)-(p.x-p1.x)*(p2.y-p1.y);
}
bool b_clicked =false;
bool detect_tracking =true;
int main(int argc, char *argv[]) {
// 定义一个新的窗口,可在上面进行框选操作
cv::namedWindow(RGB_WINDOW);
// 设置窗口操作回调函数,该函数实现整个框选逻辑
cv::setMouseCallback(RGB_WINDOW, onMouse, 0);
// 实例化 框选目标跟踪类
sv::SingleObjectTracker sot;
// 手动导入相机参数,如果使用Amov的G1等吊舱或相机,则可以忽略该步骤,将自动下载相机参数文件
sot.loadCameraParams(sv::get_home() + "/SpireCV/confs/calib_webcam_1280x720.yaml");
sot.loadAlgorithmParams(sv::get_home() + "/SpireCV/confs/sv_algorithm_params.json");
sv::CommonObjectDetector cod;
cod.loadCameraParams(sv::get_home() + "/SpireCV/confs/calib_webcam_1280x720.yaml");
cod.loadAlgorithmParams(sv::get_home() + "/SpireCV/confs/sv_algorithm_params.json");
// 打开摄像头
sv::Camera cap;
cap.setWH(cod.image_width, cod.image_height);
cap.setFps(30);
cap.open(sv::CameraType::V4L2CAM, 0); // CameraID 0
// 实例化OpenCV的Mat类,用于内存单帧图像
cv::Mat img;
int frame_id = 0;
while (1)
{
if (detect_tracking == true) {
// 实例化SpireCV的 单帧检测结果 接口类 TargetsInFrame
sv::TargetsInFrame tgts(frame_id++);
// 读取一帧图像到img
cap.read(img);
cv::resize(img, img, cv::Size(cod.image_width, cod.image_height));
// 执行通用目标检测
cod.detect(img, tgts);
// 可视化检测结果,叠加到img上
sv::drawTargetsInFrame(img, tgts);
// 控制台打印通用目标检测结果
printf("Frame-[%d]\n", frame_id);
// 打印当前检测的FPS
printf(" FPS = %.2f\n", tgts.fps);
// 打印当前相机的视场角(degree)
printf(" FOV (fx, fy) = (%.2f, %.2f)\n", tgts.fov_x, tgts.fov_y);
for (int i=0; i<tgts.targets.size(); i++)
{
printf("Frame-[%d], Object-[%d]\n", frame_id, i);
// 打印每个目标的中心位置,cx,cy的值域为[0, 1]
printf(" Object Center (cx, cy) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[i].cx, tgts.targets[i].cy);
// 打印每个目标的外接矩形框的宽度、高度,w,h的值域为(0, 1]
printf(" Object Size (w, h) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[i].w, tgts.targets[i].h);
// 打印每个目标的置信度
printf(" Object Score = %.3f\n", tgts.targets[i].score);
// 打印每个目标的类别,字符串类型
printf(" Object Category = %s, Category ID = [%d]\n", tgts.targets[i].category.c_str(), tgts.targets[i].category_id);
// 打印每个目标的视线角,跟相机视场相关
printf(" Object Line-of-sight (ax, ay) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[i].los_ax, tgts.targets[i].los_ay);
// 打印每个目标的3D位置(在相机坐标系下),跟目标实际长宽、相机参数相关
printf(" Object Position = (x, y, z) = (%.3f, %.3f, %.3f)\n", tgts.targets[i].px, tgts.targets[i].py, tgts.targets[i].pz);
p1.x = tgts.targets[i].cx * tgts.width - tgts.targets[i].w * tgts.width / 2;
p1.y = tgts.targets[i].cy * tgts.height - tgts.targets[i].h * tgts.height / 2;
p2.x = tgts.targets[i].cx * tgts.width + tgts.targets[i].w * tgts.width / 2;
p2.y = tgts.targets[i].cy * tgts.height - tgts.targets[i].h * tgts.height / 2;
p4.x = tgts.targets[i].cx * tgts.width - tgts.targets[i].w * tgts.width / 2;
p4.y = tgts.targets[i].cy * tgts.height + tgts.targets[i].h * tgts.height / 2;
p3.x = tgts.targets[i].cx * tgts.width + tgts.targets[i].w * tgts.width / 2;
p3.y = tgts.targets[i].cy * tgts.height + tgts.targets[i].h * tgts.height / 2;
p.x = pt_origin.x;
p.y = pt_origin.y;
std::cout << "p.x " << p.x << "\t" << "p.y " << p.y << std::endl;
if (getCross(p1, p2, p) * getCross(p3, p4, p) >= 0 && getCross(p2, p3, p) * getCross(p4, p1, p) >= 0) {
b_begin_TRACK = false;
detect_tracking = false;
// pt_origin = cv::Point(nor_x, nor_p_y);
// std::cout << "pt_origin " <<nor_x<<"/t"<<nor_p_y<< std::endl;
rect_sel = cv::Rect(p1.x, p1.y, tgts.targets[i].w * tgts.width, tgts.targets[i].h * tgts.height);
// std::cout << rect_sel << std::endl;
b_renew_ROI = true;
frame_id = 0;
printf("rect_sel Yes\n");
}
else {
printf("rect_sel No\n");
}
}
}
else {
// 实例化SpireCV的 单帧检测结果 接口类 TargetsInFrame
sv::TargetsInFrame tgts(frame_id++);
// 读取一帧图像到img
cap.read(img);
cv::resize(img, img, cv::Size(sot.image_width, sot.image_height));
// 开始 单目标跟踪 逻辑
// 是否有新的目标被手动框选
if (b_renew_ROI)
{
// 拿新的框选区域 来 初始化跟踪器
sot.init(img, rect_sel);
// std::cout << rect_sel << std::endl;
// 重置框选标志
b_renew_ROI = false;
// 开始跟踪
b_begin_TRACK = true;
}
else if (b_begin_TRACK)
{
// 以前一帧的结果继续跟踪
sot.track(img, tgts);
// 可视化检测结果,叠加到img上
sv::drawTargetsInFrame(img, tgts);
// 控制台打印 单目标跟踪 结果
printf("Frame-[%d]\n", frame_id);
// 打印当前检测的FPS
printf(" FPS = %.2f\n", tgts.fps);
// 打印当前相机的视场角(degree)
printf(" FOV (fx, fy) = (%.2f, %.2f)\n", tgts.fov_x, tgts.fov_y);
if (tgts.targets.size() > 0)
{
printf("Frame-[%d]\n", frame_id);
// 打印 跟踪目标 的中心位置,cx,cy的值域为[0, 1]
printf(" Tracking Center (cx, cy) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[0].cx, tgts.targets[0].cy);
// 打印 跟踪目标 的外接矩形框的宽度、高度,w,h的值域为(0, 1]
printf(" Tracking Size (w, h) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[0].w, tgts.targets[0].h);
// 打印 跟踪目标 的视线角,跟相机视场相关
printf(" Tracking Line-of-sight (ax, ay) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[0].los_ax, tgts.targets[0].los_ay);
}
}
}//end of tracking
// 显示检测结果img
cv::imshow(RGB_WINDOW, img);
cv::waitKey(10);
}
return 0;
}
void onMouse(int event, int x, int y, int, void*)
{
if (b_clicked)
{
// 更新框选区域坐标
pt_origin.x = 0;
pt_origin.y = 0;
}
// 左键按下
if (event == cv::EVENT_LBUTTONDOWN)
{
detect_tracking = true;
pt_origin = cv::Point(x, y);
}
else if (event == cv::EVENT_RBUTTONDOWN)
{
detect_tracking = true;
b_renew_ROI = false;
b_begin_TRACK = false;
b_clicked = true;
}
}