本篇内容介绍了“如何实现物体检测与跟踪”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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效果示例

基本原理和实现步骤

实现步骤

图片预处理：在图像预处理环节，通过编码、阈值及滤波、改善模式、离散模式运算等基本运算方式，在尽可能保留图像所有内容信息的基础上，整理突出图像特征，以达到最佳图像特征提取的状态。

图像特征提取：经过预处理的图像在特征提取环节，提取出价值高的特征，使高维特征空间拥有更好的分离性，更便于进行算法识别。图像特征提取一般细分成几个模块来进行：灰度值、亮度值、形状、纹理等视觉上的基本特征提取；基于像素点颜色的颜色特征提取；物体纹理及结构材质的纹理特征提取；基于轮廓和基于区域的形状特征提取；以及图像分割出的多个目标之间空间位置关系信息的空间特征提取。

特征选择：特征提取后，可根据具体物体识别情况进行特征选择。比如在特征种类繁多、物体种类多的情况下，通过特征选择找到各个特征适配的场合。

建模：特征选择之后，在建模环节建立特征集合，分辨异同点，提取相同点，主要建模对象是特征与特征之间的空间结构关系。

匹配：匹配环节是用模型去识别匹配新图像，识别图像属于哪类物体，条件符合可将物体与图像其他部分分离。

定位：物体识别后进行对目标物体的定位，即将识别到的物体坐标与实际物理空间坐标结合起来，之后可以进行对应的跟踪和模型叠加处理。

AR Engine提供的三大能力

华为AR Engine提供的三大能力分别是运动跟踪、环境跟踪、人体和人脸跟踪。

运动跟踪主要通过终端设备摄像头标识特征点，并跟踪这些特征点的移动变化，来不断跟踪终端设备位置和姿态。

环境跟踪可以识别平面，如地面、墙壁等，也可估测平面周围的光照强度。

人体和人脸跟踪让终端设备具备了对人的理解能力。通过定位人的手部位置和对特定手势的识别，可将虚拟物体或内容特效放置在人的手上；结合深度器件，还可精确还原手部的21个骨骼点的运动跟踪，做更为精细化的交互控制和特效叠加；当识别范围扩展到人的全身时，可利用识别到的23个人体关键位置，实时的检测人体的姿态，为体感和运动健康类的应用开发提供能力支撑。

开发准备

在AndroidManifest.xml中添加权限

打开main中的AndroidManifest.xml文件，在

开发步骤

配置MainActivity的显示效果

首先通过 MainActivity extends Activity implements GLSurfaceView.Renderer创建MainActivity，在MainActivity的layout文件中新建一个GLSurfaceView，用于显示摄像头拍摄的实时画面，提供给AREngine进行识别：

在MainActivity的onCreate阶段进行SurfaceView的配置：

private GLSurfaceView mSurfaceView;

private static final int CONFIG_CHOOSER_RED_SIZE = 8;
private static final int CONFIG_CHOOSER_GREEN_SIZE = 8;
private static final int CONFIG_CHOOSER_BLUE_SIZE = 8;
private static final int CONFIG_CHOOSER_ALPHA_SIZE = 8;
private static final int CONFIG_CHOOSER_DEPTH_SIZE = 16;
private static final int CONFIG_CHOOSER_STENCIL_SIZE = 0;
private static final int OPENGLES_VERSION = 2;

mSurfaceView = findViewById(R.id.surfaceview);
mSurfaceView.setPreserveEGLContextOnPause(true);
mSurfaceView.setEGLContextClientVersion(OPENGLES_VERSION);
mSurfaceView.setEGLConfigChooser(CONFIG_CHOOSER_RED_SIZE, // Alpha used for plane blending.
        CONFIG_CHOOSER_GREEN_SIZE,
        CONFIG_CHOOSER_BLUE_SIZE,
        CONFIG_CHOOSER_ALPHA_SIZE,
        CONFIG_CHOOSER_DEPTH_SIZE,
        CONFIG_CHOOSER_STENCIL_SIZE); // Alpha used for plane blending.
mSurfaceView.setRenderer(this);
mSurfaceView.setRenderMode(GLSurfaceView.RENDERMODE_CONTINUOUSLY);

加载一张框图文件，用于标记识别的位置，引导用户进行物体识别：

fitToScanView = findViewById(R.id.image_view_fit_to_scan);
InputStream bitmapstream;
try {
    bitmapstream = getAssets().open("fit_to_scan.png");
} catch (IllegalArgumentException | IOException e) {
    Log.d(TAG, "open bitmap failed!");
    return;
}
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(bitmapstream);
fitToScanView.setImageBitmap(bitmap);

AREngine检测和配置权限申请

物体识别功能的使用需要设备支持AREngine，并且已经安装了AREngine的APK包，所以要对运行的设备进行判断，是否支持该功能

rivate boolean arEngineAbilityCheck() {
    boolean isInstallArEngineApk = AREnginesApk.isAREngineApkReady(this);
    if (!isInstallArEngineApk && isRemindInstall) {
        Toast.makeText(this, "Please agree to install.", Toast.LENGTH_LONG).show();
        finish();
    }
    Log.d(TAG, "Is Install AR Engine Apk: " + isInstallArEngineApk);
    if (!isInstallArEngineApk) {
        //Code of jumping to AppGallery to download the APK
        isRemindInstall = true;
    }
    return AREnginesApk.isAREngineApkReady(this);
}

AREngine检测完成之后，再进行相机权限的动态申请

private static final String[] PERMISSIONS_ARRAYS = new String[]{Manifest.permission.CAMERA};
public static void requestPermission(final Activity activity) {
    Log.d(TAG, "requestPermission >>");
    for (String permission : PERMISSIONS_ARRAYS) {
        if (ContextCompat.checkSelfPermission(activity, permission) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
            permissionsList.add(permission);
        }
    }
    ActivityCompat.requestPermissions(activity,
            permissionsList.toArray(new String[permissionsList.size()]),
            REQUEST_CODE_ASK_PERMISSIONS);
    Log.d(TAG, "requestPermission <<");
}

以上步骤完成之后，说明设备支持AREngine的物体识别功能，并且已经获得了相机的使用权限，接下来就可以创建ARSession，并进行识别数据库的配置

配置物体识别数据库

在进行物体识别之前，要将想识别的对象的图片添加到数据库中，使用的是ARAugmentedImageDatabase，创建一个boolean函数，进行数据库的图片添加，并给后续是否进行识别作判断：

private boolean setupAugmentedImageDatabase(ARWorldTrackingConfig config) {

    ARAugmentedImageDatabase augmentedImageDatabase;
    Optional augmentedImageBitmapOptional = loadAugmentedImageBitmap();
    Bitmap augmentedImageBitmap = null;
    if (augmentedImageBitmapOptional.isPresent()) {
        augmentedImageBitmap = loadAugmentedImageBitmap().get();
    } else {
        return false;
    }

    if (augmentedImageBitmap == null) {
        return false;
    }

    augmentedImageDatabase = new ARAugmentedImageDatabase(mSession);
    augmentedImageDatabase.addImage("image_name", augmentedImageBitmap);
    config.setAugmentedImageDatabase(augmentedImageDatabase);
    String text = String.format(Locale.ROOT, "has set ImageNum: %d", augmentedImageDatabase.getNumImages());

    messageSnackbarHelper.showMessage(this, text);

    return true;

}

所添加的识别图片源可以放置在Assets文件夹内，通过InputStream打开为Bitmap的格式

private Optional loadAugmentedImageBitmap() {
    try (InputStream is = getAssets().open("cup.jpg")) {
        return Optional.of(BitmapFactory.decodeStream(is));
    } catch (IOException e) {
        Log.e(TAG, "IO exception loading augmented image bitmap.", e);
    }
    return Optional.empty();
}

配置识别后显示效果

在MainActivity的onDrawFrame中配置识别到物体之后的显示效果，在检测到要识别的物体后，用一个方框将识别的物体标识出来。

public void onDrawFrame(GL10 unused) {
    Log.d(TAG, "onDrawFrame >>");
    GLES20.glClear(GLES20.GL_COLOR_BUFFER_BIT | GLES20.GL_DEPTH_BUFFER_BIT);
    if (mSession == null) {
        Log.d(TAG, "onDrawFrame mSession is null");
        return;
    }
    try {
        ARFrame frame = mSession.update();
        ARCamera camera = frame.getCamera();
        if (camera.getTrackingState() == ARTrackable.TrackingState.PAUSED) {
            return;
        }
        Log.d(TAG, "ARTrackable.TrackingState" + camera.getTrackingState());
        drawAugmentedImages(frame, projmtx, viewmtxs, colorCorrectionRgbas);
    } catch (Throwable t) {
        Log.e(TAG, "Exception on the OpenGL thread", t);
    }
    Log.d(TAG, "onDrawFrame <<");
}

判断是否识别到物体时，调用ARAugmentedImage的getTrackingStatus方法，如果是TRACKING的话，则为识别到了

switch (augmentedImage.getTrackingState()) {
    case TRACKING:
        augmentedImageRenderer.draw(viewmtxs, projmtx, augmentedImage, centerAnchor, colorCorrectionRgbas);
        break;
    default:
        break;
}

之后通过getCenterPose获取物体的中心位置信息，将边框添加到显示中

anchorPose = augmentedImage.getCenterPose();
float scaleFactor = 1.0f;
float[] modelMatrixs = new float[MODEL_MATRIX_SIZE];
float[] tintColors = convertHexToColor(TINT_COLORS_HEXS[augmentedImage.getIndex() % TINT_COLORS_HEXS.length]);
worldBoundaryPoses[0].toMatrix(modelMatrixs, 0);
imageFrameUpperLeft.updateModelMatrix(modelMatrixs, scaleFactor);
imageFrameUpperLeft.draw(viewMatrix, projectionMatrix, colorCorrectionRgba, tintColors);
worldBoundaryPoses[1].toMatrix(modelMatrixs, 0);
imageFrameUpperRight.updateModelMatrix(modelMatrixs, scaleFactor);
imageFrameUpperRight.draw(viewMatrix, projectionMatrix, colorCorrectionRgba, tintColors);
worldBoundaryPoses[2].toMatrix(modelMatrixs, 0);
imageFrameLowerRight.updateModelMatrix(modelMatrixs, scaleFactor);
imageFrameLowerRight.draw(viewMatrix, projectionMatrix, colorCorrectionRgba, tintColors);
worldBoundaryPoses[3].toMatrix(modelMatrixs, 0);
imageFrameLowerLeft.updateModelMatrix(modelMatrixs, scaleFactor);
imageFrameLowerLeft.draw(viewMatrix, projectionMatrix, colorCorrectionRgba, tintColors);

“如何实现物体检测与跟踪”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！