OpenCV2で物体追跡 〜 特徴点の移動軌跡をフレーム画像から切離してウインドウに動画出力


__[前に書いた記事](https://qiita.com/electronics_diy721/items/7ba53551862dbecb0b91)__でうまく動いたスクリプトを微修正して、次の3つのWindowに、OpenCV2の物体追跡の異なる出力結果を出してみました。

__前回の記事に引き続いて、次の記事で公開されているコードを参考にしました。__

- https://qiita.com/hitomatagi/items/772549d0fc3c89fb3cc4

##今回、出力した３つの画面

__（ Window ）__

通常、OpenCV2から出力されるのは、この画面です。

![スクリーンショット 2021-07-18 15.21.26.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1754134/25eaf541-b081-19ee-6b89-f572b54ff2dc.png)


__（ Window ２ ）__

ある時点で読み込まれたフレーム画像に対して、OpenCV2が検出した特徴点を円い点で表示した画像です。

![スクリーンショット 2021-07-18 15.21.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1754134/06ae626f-e5fa-52ae-31ea-9fa5f207c60e.png)


__（ Window ３ ）__

OpenCVが、__このタイムフレーム時点までに認識した（各特徴点の）軌道線（feature points trejectory）__です。

![スクリーンショット 2021-07-18 15.21.33.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1754134/ccc0df49-bd02-3536-e816-91b5c59a9e5d.png)

###（ 後日追記 ）

__3つの画像を1つのウィンドウに出力してみました。__
（4分割画面の右下は黒画面）

![](https://user-images.githubusercontent.com/87643752/129137493-02390904-0736-4dc8-97b3-09ff072681e6.png)

##（ 実装コード ）

```Python3:new_optical_flow2.py
import numpy as np
import cv2
import argparse    

# 動画ファイル名をコマンドライン引数から受け取る
parser = argparse.ArgumentParser(description='')    #
parser.add_argument('file_name')  
args = parser.parse_args()  

movie_file = args.file_name
print('次の動画ファイルを解析します。 ：' + movie_file)
cap = cv2.VideoCapture(movie_file)

# Shi-Tomasiのコーナー検出パラメータ
feature_params = dict( maxCorners = 100,
                    qualityLevel = 0.3,
                    minDistance = 7,
                    blockSize = 7 )

# Lucas-Kanade法のパラメータ
lk_params = dict( winSize  = (15,15),
                  maxLevel = 2,
                  criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

# ランダムに色を１００個生成（値0～255の範囲で100行3列のランダムなndarrayを生成）
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))

# 最初のフレームの処理
end_flag, frame = cap.read()
gray_prev = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
feature_prev = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_prev, mask = None, **feature_params)
mask = np.zeros_like(frame)

while(end_flag):
    if feature_prev is None:
	    print("フレームに追跡すべき特徴点が見つかりませんでした。")
	    break
    
    # グレースケールに変換
    gray_next = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # オプティカルフロー検出
    feature_next, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray_next, feature_prev, None, **lk_params)
    
    # フレーム前後でトラックが成功した特徴点のみを
    if feature_next is None:
        print("フレームに追跡すべき特徴点が見つからなくなりました。")
        break

    # オプティカルフローを検出した特徴点を選別（0：検出せず、1：検出した）
    good_prev = feature_prev[status == 1]
    good_next = feature_next[status == 1]
    
    # オプティカルフローを描画
    for i, (next_point, prev_point) in enumerate(zip(good_next, good_prev)):
        prev_x, prev_y = prev_point.ravel()
        next_x, next_y = next_point.ravel()
        mask = cv2.line(mask, (int(next_x), int(next_y)), (int(prev_x), int(prev_y)), color[i].tolist(), 2)
        frame = cv2.circle(frame, (int(next_x), int(next_y)), 5, color[i].tolist(), -1)
    
    img = cv2.add(frame, mask)

    # ウィンドウに表示
    cv2.imshow('window', img)
    cv2.imshow('window2', frame)
    cv2.imshow('window3', mask)

    # ESCキー押下で終了
    if cv2.waitKey(30) & 0xff == 27:
        break

    # 次のフレーム、ポイントの準備
    gray_prev = gray_next.copy()
    feature_prev = good_next.reshape(-1, 1, 2)
    end_flag, frame = cap.read()

# 終了処理
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
```

##実行画面

```bash:Terminal
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % python3 new_optical_flow2.py dance.mp4                             
次の動画ファイルを解析します。 ：dance.mp4
^Z
zsh: suspended  python3 new_opt.py dance.mp4
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % exit
```

###使った動画ファイル（MP4）

```bash:Terminal
electron@diynoMacBook-Pro % youtube-dl -F https://youtu.be/T0valuAksuo                    
[youtube] T0valuAksuo: Downloading webpage
[info] Available formats for T0valuAksuo:
format code  extension  resolution note
249          webm       audio only tiny   52k , webm_dash container, opus @ 52k (48000Hz), 1.29MiB
250          webm       audio only tiny   68k , webm_dash container, opus @ 68k (48000Hz), 1.70MiB
140          m4a        audio only tiny  129k , m4a_dash container, mp4a.40.2@129k (44100Hz), 3.20MiB
251          webm       audio only tiny  134k , webm_dash container, opus @134k (48000Hz), 3.33MiB
394          mp4        256x144    144p   70k , mp4_dash container, av01.0.00M.08@  70k, 30fps, video only, 1.74MiB
278          webm       256x144    144p   92k , webm_dash container, vp9@  92k, 30fps, video only, 2.28MiB
160          mp4        256x144    144p  104k , mp4_dash container, avc1.4d400c@ 104k, 30fps, video only, 2.59MiB
395          mp4        426x240    240p  153k , mp4_dash container, av01.0.00M.08@ 153k, 30fps, video only, 3.80MiB
242          webm       426x240    240p  216k , webm_dash container, vp9@ 216k, 30fps, video only, 5.34MiB
133          mp4        426x240    240p  243k , mp4_dash container, avc1.4d4015@ 243k, 30fps, video only, 6.01MiB
396          mp4        640x360    360p  329k , mp4_dash container, av01.0.01M.08@ 329k, 30fps, video only, 8.14MiB
243          webm       640x360    360p  396k , webm_dash container, vp9@ 396k, 30fps, video only, 9.80MiB
134          mp4        640x360    360p  588k , mp4_dash container, avc1.4d401e@ 588k, 30fps, video only, 14.53MiB
397          mp4        854x480    480p  611k , mp4_dash container, av01.0.04M.08@ 611k, 30fps, video only, 15.10MiB
244          webm       854x480    480p  734k , webm_dash container, vp9@ 734k, 30fps, video only, 18.14MiB
135          mp4        854x480    480p 1007k , mp4_dash container, avc1.4d401f@1007k, 30fps, video only, 24.88MiB
398          mp4        1280x720   720p 1246k , mp4_dash container, av01.0.05M.08@1246k, 30fps, video only, 30.80MiB
247          webm       1280x720   720p 1472k , webm_dash container, vp9@1472k, 30fps, video only, 36.38MiB
136          mp4        1280x720   720p 1963k , mp4_dash container, avc1.4d401f@1963k, 30fps, video only, 48.49MiB
399          mp4        1920x1080  1080p 2326k , mp4_dash container, av01.0.08M.08@2326k, 30fps, video only, 57.47MiB
248          webm       1920x1080  1080p 2588k , webm_dash container, vp9@2588k, 30fps, video only, 63.92MiB
137          mp4        1920x1080  1080p 4141k , mp4_dash container, avc1.640028@4141k, 30fps, video only, 102.30MiB
18           mp4        640x360    360p  742k , avc1.42001E, 30fps, mp4a.40.2 (44100Hz), 18.35MiB (best)
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % 
```

```bash:Terminal
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % youtube-dl -f18 -o dance.mp4 https://youtu.be/T0valuAksuo
[youtube] T0valuAksuo: Downloading webpage
[download] Destination: dance.mp4
[download] 100% of 18.35MiB in 00:02
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % ls
768x576.avi		fi.mp4			opt_flow_test.py	test.py			trump.mp4
dance.mp4		new_opt.py		optical_flow.py		trial.py
doraemon.mp4		olynpic.mp4		pedestrian.mp4		trump.avi
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % 
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % python3 new_opt.py dance.mp4                             
次の動画ファイルを解析します。 ：dance.mp4
^Z
zsh: suspended  python3 new_opt.py dance.mp4
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % exit
```


##（ ４分割ウィンドウ出力版の実装コード ）

```Python3:new_optical_flow3.py
import numpy as np
import cv2
import argparse    

# 動画ファイル名をコマンドライン引数から受け取る
parser = argparse.ArgumentParser(description='')    #
parser.add_argument('file_name')  
args = parser.parse_args()  

movie_file = args.file_name
print('次の動画ファイルを解析します。 ：' + movie_file)
cap = cv2.VideoCapture(movie_file)

# Shi-Tomasiのコーナー検出パラメータ
feature_params = dict( maxCorners = 100,
                    qualityLevel = 0.3,
                    minDistance = 7,
                    blockSize = 7 )

# Lucas-Kanade法のパラメータ
lk_params = dict( winSize  = (15,15),
                  maxLevel = 2,
                  criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

# ランダムに色を１００個生成（値0～255の範囲で100行3列のランダムなndarrayを生成）
color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))

# 最初のフレームの処理
end_flag, frame = cap.read()
gray_prev = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
feature_prev = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_prev, mask = None, **feature_params)
mask = np.zeros_like(frame)

while(end_flag):
    if feature_prev is None:
        print("フレームに追跡すべき特徴点が見つかりませんでした。")
        break

    # グレースケールに変換
    gray_next = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # オプティカルフロー検出
    feature_next, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray_next, feature_prev, None, **lk_params)

    # フレーム前後でトラックが成功した特徴点のみを
    if feature_next is None:
        print("フレームに追跡すべき特徴点が見つからなくなりました。")
        break

    # オプティカルフローを検出した特徴点を選別（0：検出せず、1：検出した）
    good_prev = feature_prev[status == 1]
    good_next = feature_next[status == 1]

    # オプティカルフローを描画
    for i, (next_point, prev_point) in enumerate(zip(good_next, good_prev)):
        prev_x, prev_y = prev_point.ravel()
        next_x, next_y = next_point.ravel()
        mask = cv2.line(mask, (int(next_x), int(next_y)), (int(prev_x), int(prev_y)), color[i].tolist(), 2)
        frame = cv2.circle(frame, (int(next_x), int(next_y)), 5, color[i].tolist(), -1)

    img = cv2.add(frame, mask)

    # 背景黒の画面。zerosの引数がheightが先になるので注意
    height_ = frame.shape[0]
    width_ = frame.shape[1]
    black_bachground_img = np.zeros((height_, width_, 3),np.uint8)

    # ウィンドウに表示
    #cv2.imshow('window', img)
    #cv2.imshow('window2', frame)
    #cv2.imshow('window3', mask)
    
    # 4つの画像を１つのウィンドウに組込む
    merged_image_group_1 = cv2.hconcat((frame, img))
    merged_image_group_2 = cv2.hconcat((mask, black_bachground_img))
    height = merged_image_group_1.shape[0]
    width = merged_image_group_1.shape[1]
    
    resized_output_img_1 = cv2.resize(merged_image_group_1, (int(1.7*width), int(1.7*height)))
    resized_output_img_2 = cv2.resize(merged_image_group_2, (int(1.7*width), int(1.7*height)))
    final_output_image = cv2.vconcat((resized_output_img_1, resized_output_img_2))
    
    cv2.namedWindow("Video", cv2.WINDOW_NORMAL)
    cv2.imshow("Video", final_output_image)

    # ESCキー押下で終了
    if cv2.waitKey(30) & 0xff == 27:
        break

    # 次のフレーム、ポイントの準備
    gray_prev = gray_next.copy()
    feature_prev = good_next.reshape(-1, 1, 2)
    end_flag, frame = cap.read()

# 終了処理
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

```

####実行コード

```bash:Terminal
electron@diynoMacBook-Pro optical_flow % python3 new_optical_flow3.py dance.mp4
次の動画ファイルを解析します。 ：dance.mp4

```