基于Android平臺實現物體跟蹤

陳超

【摘要】 介紹了Android操作系統的構成，根據機器視覺中物體跟蹤的具體要求，設計了一種基于Android平臺的物體跟蹤系統。該系統通過攝像頭采集圖像，在屏幕上選擇要跟蹤的物體，系統會自動計算目標中心，繪制目標輪廓。并從Opencv視覺庫函數的選擇，Android開發平臺的搭建，模塊功能的實現三個方面具體分析了系統的實現，該系統易于操作，實時性好，便于攜帶。

【關鍵詞】 Android系統 Mean-shift跟蹤算法 Opencv視覺庫 圖像采集 圖像處理

Abstract： Introduce the composition of Android operating system，according to the specific requirements of machine vision object tracking，design a object tracking system based on Android platform.The system collect images through camera，select the object that you want to track on the screen，the system will automatically calculate the center，draw the outline.It analyses the implementation of the system with three aspects which are the selection of the Opencv visual library，the foundation of the Android development platform and the implementation of the model function.

Keywords： Android system； Mean-shift tracking algorithm； Opencv visual library； image acquisition； image processing

物體跟蹤采用Mean-shift算法，計算所選區域的灰度直方圖，根據直方 圖的數值分布采用Ostu最大類間方算法，計算圖像的實時閾值，根據動態閾值使其能夠最大限度的分割出前景與背景，并且計算所選區域的中心點坐標，繪制輪廓矩形圖，從而較為精確的跟蹤運動物體[1]。

一、 Android平臺的搭建

Android系統平臺主要由應用程序，應用程序框架，C/C++函數庫，Android運行庫，底層Linux內核這幾部分構成[2]，并且在設計中還要植入相應版本的Opencv視覺函數庫，在開發應用程序中才能調用庫函數實現相應的圖像采集與圖像處理的功能。文章中利用裝載有Android系統的手機作為載體，植入Opencv Manager，根據Android應用程序的開發規則，結合對應的機器視覺函數，編寫目的應用程序，在程序中要調用自身攜帶的攝像頭進行圖像的采集工作[4]，屏幕作為人機交互窗口[5]，供用戶選擇需要跟蹤的物體，并在其演示跟蹤的效果。

系統的工作方塊圖如下：

2）計算背景和目標的出現概率，計算方法如下：

pA ：背景出現的概率

pB ： 目標出現的概率

3）計算A和B兩個區域的累間方差：

1、計算A和B區域平均灰度值：

2、計算灰度圖像全局的灰度

二、Ostu最大類間方差

1）建立圖像灰度直方圖（共有L個灰度級，每個出現概率為p）

3、計算A、B兩個區域的類間方差

以上為最大類間方差的計算方法，其中的t即為所選定的閾值，根據這一閾值實現對圖像的分割。

三、運行的結果演示

選定所要跟蹤目標，通過點擊屏幕中的白色瓶蓋[3]，即可計算出瓶蓋的中心，并在圖中繪制出來，并且根據瓶蓋的輪廓，利用矩形框包圍物體物體。

可以看出當移動物體時，矩形框與物體中心跟隨物體的移動，并保持在原來位置，即可達到跟蹤的效果。

四、結論

在Android平臺上，植入相應的庫函數，并且利用Mean-shit跟蹤算法以及Ostu最大類間方差算法，兩者相結合即可實現物體的跟蹤效果，但跟蹤效果取決物體背景的顏色是否與被跟蹤物體顏色反差大，反差大即可實現較好的跟蹤效果，反之，效果較差。

參 考 文 獻

[1] 王晨旭.淺談計算機圖像處理技術的應用[J].計算機光盤軟件與應用，2011，（6）：139

[2] 白文江基于Android平臺的移動應用開發研究[J].太原大學學報，2011（3）：117-120

[3]Chen H，Huang T.1990.Matching 3-D line segments with applications to multiple-object motion estimation. IEEE Trans， on PAMI， 12（10）： 1002-1008.

[4] 張梅等.淺談計算機視覺與數字攝影測量[J].地理空間信息，2010， 8 （2）： 17-20

[5] 張益貞，劉滔.VisualC++實現MPEG/JPEG編解碼技術[M].北京：人民郵電出版社，2002

[6] 吳曉陽.基于OpenCV的運動目標檢測與跟蹤[D].碩士學位論文，浙江大學信息科學與工程學院，2008