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昨天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock新发博客，使用Dlib计算机视觉库开发多目标跟踪示例教程，代码和数据都公开，也用我自己的视频去测试了一下，只能使用于短视频单行多人检测。效果并不是太好，倒是实时性较好。
1、代码下载
百度网盘链接地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/16DRqaVE-8_KHaoSOD-yC2A
密码：c3k5
2、附加库的安装
- pip install imutils
- pip install cmake
- pip install dlib
(其中安装dlib之前必须要安装cmake)
3、运行代码
命令行：
python multi_object_tracking_slow.py --prototxt mobilenet_ssd/MobileNetSSD_deploy.prototxt
--model mobilenet_ssd/MobileNetSSD_deploy.caffemodel --video race.mp4 --output myvideo.avi
4、原理讲解
该教程中，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，主要流程如下：
- 使用MobileNet-SSD检测person 目标，记录每个目标的包围框；
- 用检测到的每个目标的包围框初始化多个跟踪器
- 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；
- 重复步骤3，直到视频结束。
为了提升速度，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，使得跟踪速度由13fps上升到24fps.
思路比较简单，但是代码只能作为多目标跟踪的简单范例，这套流程仅适用于段时间的目标跟踪，运用场景比较单一。
5、效果分析及改进
代码测试图
实际效果图1
实际效果图2
很明显，开始一段能够检测到这两个女生的图片，可到了新目标出现后就不能及时的检测到。可以看出，该检测器只能检测同一方向行驶的目标，目标离开后，新进入的目标不能检测到。
具体的改进要看原文认真理解了
6、相关链接
- 原文地址： Multi-object tracking with dlib
- 代码地址：百度云盘 密码
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