Computer Vision - LAB 04. Tracking Object (KCF, CSRT)

import cv2  # OpenCV 라이브러리 임포트

# 트래커 객체(KCF, CSRT) 생성
tracker = cv2.TrackerKCF.create()
#tracker = cv2.TrackerCSRT.create()

# 비디오 파일 열기
video = cv2.VideoCapture(r"D:\Project\COMPUTER_VISION\PYTHON\Computer Vision Masterclass\Videos\race.mp4")
# 첫 번째 프레임 읽기
ok, frame = video.read()
# ROI (Region of Interest) 설정: 사용자가 추적할 객체를 선택
bbox = cv2.selectROI(frame)
# 트래커 초기화 (선택한 객체를 기반으로 KCF 트래커 시작)
ok = tracker.init(frame, bbox)


# 비디오 프레임을 반복해서 읽으며 추적 수행
while True:
    # 새로운 프레임 읽기
    ok, frame = video.read()
    if not ok:
        break

    # KCF 트래커 업데이트 (새로운 프레임에서 객체의 위치 예측)
    ok, bbox = tracker.update(frame)

    if ok:
        # 객체 위치 정보 가져오기
        (x, y, w, h) = [int(v) for v in bbox]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2, 1)
    else:
        cv2.putText(frame, "ERROR", (100, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

    # 프레임 출력 (추적 결과 확인)
    cv2.imshow("Tracking", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27: #ESC
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()