OpenCV

【C++】OpenCVで実現するリアルタイム物体追跡の基礎と実装テクニック

2025-04-26更新日: 2025-04-26

C++とOpenCVを用いたトラッキングは、映像内の対象の位置と動きを連続的に捉える仕組みです。

例えば、cv::TrackerKCFやcv::CamShiftなどのアルゴリズムで初期領域を指定した後、各フレームで対象の移動を追尾します。

色空間変換やヒストグラム計算を用いることで、動体が変化しても柔軟かつ高速に追跡できる点が特徴です。

目次から探す

物体追跡の基本
- 物体追跡の仕組み
- リアルタイム処理の特徴
OpenCVで利用可能な追跡アルゴリズム
実装上の考慮点
パフォーマンス最適化
- リアルタイム処理への工夫
- メモリ管理とデータ処理
他アルゴリズムとの統合
- 複数対象追跡への拡張
- 深層学習との連携
まとめ

物体追跡の基本

物体追跡の仕組み

物体追跡は、動画内の興味ある対象物の位置や形状をフレームごとに検出する処理です。

対象物のバウンディングボックスなどの位置情報を利用して、各フレームの画像データ内から対象物を抽出する仕組みとなります。

統計的な手法や画像の特徴量に基づいたアルゴリズムを活用することで、安定した追跡結果を実現します。

たとえば、特徴点の抽出を行い、その変化を追跡する方法や、ヒストグラム情報を比較する手法などが広く利用されています。

また、物体追跡では対象の外観や背景の変化に柔軟に対応するため、局所的な画像情報に注目する場合もあります。

対象物のサイズや向きが変化するシーンにも対応できるように、各手法が工夫を重ねて開発されています。

リアルタイム処理の特徴

リアルタイム処理においては、処理速度が最重要となるため、軽量なモデルやアルゴリズムを採用することが求められます。

動画の各フレームのデータ処理を高速に行うことで、遅延なく対象物を追跡できるよう工夫が施されています。

高速化のために、領域の限定、並列処理、ハードウェアアクセラレーションなどすぐに実装可能な手法が多く導入される傾向があります。

処理速度と精度のバランスをとるため、各アルゴリズムの特徴が重要な評価ポイントとなります。

OpenCVで利用可能な追跡アルゴリズム

OpenCVは様々な追跡アルゴリズムを提供しており、用途に合わせた選択が可能です。

ここでは、代表的な手法について詳しく紹介します。

Kernelized Correlation Filter (KCF)トラッカー

特徴と挙動

KCFトラッカーは、高速な処理が実現できる点に注目が集まる手法です。

cv::TrackerKCFクラスを利用することで、画像のグレースケール情報や色の特徴を計算しながら物体追跡を行います。

サーキュラント行列の性質を応用して、対象物の移動予測や位置更新を効率的に行う仕組みを備えています。

特徴的な点は、管理すべき計算量が少なく、リアルタイムでの動作が期待できる点です。

下記のサンプルコードは、KCFトラッカーを使用した基本的な実装例です。

対象物の初期位置を設定し、追跡処理の結果をフレーム上に矩形として描画しています。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/tracking.hpp>

int main() {
    cv::VideoCapture cap("sample.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        printf("動画ファイルをオープンできませんでした。\n");
        return -1;
    }
    cv::Mat frame;
    cap >> frame;
    // 初期バウンディングボックスの設定。整数型cv::Rectを使用
    cv::Rect objectBox(287, 23, 86, 320);
    // KCFトラッカーの作成
    cv::Ptr<cv::TrackerKCF> tracker = cv::TrackerKCF::create();
    tracker->init(frame, objectBox);
    while (cap.read(frame)) {
        bool ok = tracker->update(frame, objectBox);
        if (ok) {
            cv::rectangle(frame, objectBox, cv::Scalar(255, 0, 0), 2, 1);
        } else {
            cv::putText(frame, "Tracking failure detected", cv::Point(100, 80),
                        cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, cv::Scalar(0, 0, 255),
                        2);
        }
        cv::imshow("KCF Tracking", frame);
        if (cv::waitKey(1) == 27) {
            break;
        }
    }
    return 0;
}

トラッキング例

適用場面

KCFトラッカーは、高速な追跡が必要な場合に適しており、監視カメラやスポーツ映像の解析などで役立ちます。

対象物が急激に変化しないシーンでは、安定した追跡が期待できるため、軽量なアルゴリズムを求めるプロジェクトにおすすめです。

背景が単純な場合や対象物の外観が大きく変わらない場合に、特に効果を発揮します。

CamShiftアルゴリズム

ヒストグラムと色空間変換

CamShiftアルゴリズムは、対象物の色の分布に注目する手法です。

まず、対象物の領域から色のヒストグラムを計算し、その特徴を用いて追跡を行います。

カラー画像をHSV空間に変換することで、照明条件の変化に対しても柔軟な対応ができるよう工夫されています。

色空間の変換は、明度情報の影響を最小限に抑えるために役立ちます。

処理の流れ

CamShiftでは、初期の追跡対象領域を設定し、その領域のヒストグラムを算出します。

各フレームに対して、逆投影を計算し、対象物の存在しそうな領域を特定します。

次に、cv::CamShift関数を利用して、ウィンドウの位置、サイズ、角度を動的に調整しながら追跡を進めます。

ウィンドウの更新によって、対象物のサイズや方向の変化にも対応できるようになっています。

以下は、CamShiftを利用した実装例のサンプルコードです。

対象物の領域をヒストグラムで評価し、追跡結果を矩形で描画しています。

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 動画ファイルをオープン
    cv::VideoCapture cap("sample_dog.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        printf("動画ファイルをオープンできませんでした。\n");
        return -1;
    }
    cv::Mat frame;
    cap >> frame; // 初回フレームの取得
    // 初期追跡ウィンドウの領域を設定
    cv::Rect trackWindow(200, 150, 100, 100);
    // 初期領域の画像情報をHSV空間へ変換
    cv::Mat roi(frame, trackWindow), hsvRoi;
    cv::cvtColor(roi, hsvRoi, cv::COLOR_BGR2HSV);

    // ヒストグラムの作成
    int histSize = 16;
    float hranges[] = {0, 180};
    const float* ranges[] = {hranges};
    const int channels[] = {0};
    cv::Mat roiHist;
    cv::calcHist(&hsvRoi, 1, channels, cv::Mat(), roiHist, 1, &histSize,
                 ranges);
    cv::normalize(roiHist, roiHist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

    while (cap.read(frame)) {
        cv::Mat hsvFrame, backProj;
        cv::cvtColor(frame, hsvFrame, cv::COLOR_BGR2HSV);
        // バックプロジェクションを計算し、ヒストグラムに合致する領域を特定
        cv::calcBackProject(&hsvFrame, 1, channels, roiHist, backProj, ranges);
        // CamShiftアルゴリズムで追跡ウィンドウを更新
        cv::RotatedRect rotRect = cv::CamShift(
            backProj, trackWindow,
            cv::TermCriteria(cv::TermCriteria::EPS | cv::TermCriteria::COUNT,
                             10, 1));
        // 追跡結果を楕円で描画
        cv::ellipse(frame, rotRect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        cv::imshow("CamShift Tracking", frame);
        if (cv::waitKey(1) == 27) { // ESCキーで終了
            break;
        }
    }
    return 0;
}

※サンプル出力例
動画再生ウィンドウに対象物周辺で楕円形の追跡結果が描画され、対象物の位置、サイズ、角度の変化に合わせて更新される様子が確認できます。

MeanShiftアルゴリズム

手法の概要

MeanShiftアルゴリズムは、対象物のピクセル分布の重心を算出し、同方向へウィンドウを移動させることで追跡を行います。

この手法は、ヒストグラムの逆投影を利用しながら、対象物の局所的な密度分布を学習するため、シンプルな実装が可能です。

各フレームにおいて対象物の分布を調整し、その重心にウィンドウを移動させるステップが繰り返されます。

適用条件

MeanShiftは、対象物の外観が急激に変化しない場合に適用しやすく、対象物が比較的動かない場面や背景と対象物のコントラストが高いシーンに向いています。

リアルタイム性能を求めるシーンでも、計算量が軽いために利用されるケースが多いです。

実装上の考慮点

物体追跡の実装においては、単にアルゴリズムを呼び出すだけでなく、各種パラメータや前処理、エラー処理に注意を払う必要があります。

ここでは、各実装上の注意点について詳しく解説します。

パラメータ調整

対象物追跡では、アルゴリズム毎に設定すべきパラメータが異なり、その精度や速度に大きく影響することがあります。

追跡アルゴリズムの設定

たとえば、KCFトラッカーでは、バウンディングボックスの初期位置の精度が重要です。

対象物が大きい場合や動きが速いシーンでは、ウィンドウサイズの調整が必要となるため、パラメータの数値を実験的に変更しながら最適な値を見つける工夫が求められます。

また、CamShiftの場合は、色空間の変換時にヒストグラムのビン数や正規化手法など、複数の設定パラメータがあるため、各値の調整を行うことで安定した追跡が実現できる可能性があります。

対象物特性に合わせた最適化

対象物の外観が単一色の場合、色に依存するアルゴリズムの精度が向上することが期待できます。

反対に、テクスチャの豊富な対象物では、輪郭情報や特徴点の分布を重視する手法が適している場合があります。

さらに、動きのパターンやフレーム間の類似性により、更新頻度や再初期化タイミングの調整が求められるケースも見受けられます。

画像前処理の工夫

実際の追跡シーンでは、画像の明度やコントラストの変化がアルゴリズムの性能に影響を及ぼす可能性があるため、前処理も重要な要素となります。

フレーム正規化と明度調整

画像のサイズや明るさが統一されていない場合、追跡の安定性に問題が生じる可能性があるため、各フレームごとに正規化処理を施すことで、追跡対象の比較を容易にする工夫を行います。

たとえば、ガンマ補正やヒストグラム平坦化によって、画像全体の輝度分布を均一にする方法が考えられます。

カラー空間の切り替え

照明条件が変動する環境では、RGBからHSVやLabへの変換を行うことで、色の情報をより有効に抽出できる工夫が有効です。

これにより、色の違いが強調され、追跡対象の識別が容易になり、アルゴリズムの頑健性が向上する効果が期待できるため、状況に合わせたカラー空間の選択が推奨されます。

エラー処理と対象再設定

対象物の一時的な消失や、追跡が外れた場合に備えて、有効なエラー処理や再初期化の仕組みを取り入れることが求められます。

追跡失敗時の対策

追跡が失敗したと判断できる条件(たとえば、バウンディングボックスの面積が急激に変わるなど)を事前に設定し、その際に再計算や他のアルゴリズムとの切り替えを試みる設計が有用です。

エラー状況のログや、視覚的フィードバックを提供することで、システム全体の安定性向上に寄与します。

再初期化のタイミング

各アルゴリズムでは対象物が急激に変化する場合、追跡ウィンドウの再初期化が必要になるケースがあるため、フレームごとに対象物の確信度を評価しながら、適切なタイミングで再設定を行う工夫が重要です。

状況に応じて、手動あるいは自動の再初期化手法を組み入れる構成が望まれます。

パフォーマンス最適化

リアルタイム処理において、高速な計算と効率的なメモリ管理は追跡システムのパフォーマンス向上に直結します。

以下では、高速化と効率的なデータ管理のポイントについて説明します。

リアルタイム処理への工夫

対象物追跡では、遅延なく結果を出力するために、以下のような高速化施策が有効です。

高速化施策

画像の解像度を調整して処理負荷を軽減する
並列処理やマルチスレッド技術を利用し、同時に複数の処理を実行する
SIMD命令やGPUアクセラレーションを活用して、計算処理を高速化する

各手法は、対象シーンや実装環境に合わせて柔軟に選択することで、高速な画像処理が実現できるため、適切な調整が求められます。

負荷軽減の戦略

リアルタイム追跡では、処理負荷の抑制が大切になるため、不必要な画像処理を省略する、もしくは対象物以外の領域の処理をシンプルにするなど、最適化の工夫が可能です。

たとえば、ROI(Region Of Interest)に限定した処理を行うことで、全体の計算量が大幅に削減できるメリットがあります。

メモリ管理とデータ処理

効率的なメモリ管理は、大量の画像データを扱う際に特に重要となります。

適切なデータフローの設計とバッファ管理を行う工夫が必要です。

効率的なデータフロー

画像データのパイプライン処理では、フレームごとにデータのコピー回数を減らし、一度の読み込みで複数の処理に利用する方法を検討することで、メモリの無駄遣いや遅延を防ぐ対策が可能になります。

各フレームの処理が終わった後は、速やかに不要なバッファを解放し、再利用が容易な設計を心がけるとよいでしょう。

バッファ管理の最適化

複数の処理スレッドやパイプライン構成を採用する場合、バッファの重複管理や、キャッシュの利用がパフォーマンス向上に寄与します。

例えば、リングバッファ方式を利用することで、常に一定量のデータのみをメモリ上に保持し、新しいフレームが到着すると古いデータから順次上書きする仕組みが効果的です。

他アルゴリズムとの統合

複数の追跡メソッドを組み合わせることで、より堅牢な追跡システムの構築が可能になります。

ここでは、複数対象の同時追跡や深層学習との連携による拡張方法について述べます。

複数対象追跡への拡張

同時追跡の手法

単一対象の追跡に加え、複数の対象物を同時に追跡するシーンでは、各対象物ごとに個別の追跡ウィンドウを設定する方法が採用されます。

各ウィンドウの重複部分については、動きを検出する際に、競合を解消する仕組みを取り入れることが望ましいです。

対象物ごとの状態管理を行い、必要に応じてウィンドウの更新順序や再初期化を柔軟に実施する設計が推奨されます。

競合解消の仕組み

複数の追跡対象が近接すると、ウィンドウの重なりや誤認識が発生しがちです。

そのため、追跡結果の信頼度を計算し、重複部分を調整するロジックや、重心計算を用いる手法を統合することで、各対象物を分離して管理する仕組みを実装する工夫が考えられます。

深層学習との連携

学習済みモデル活用

近年の深層学習モデルとの連携により、物体検出の精度や追跡の信頼性が向上する事例が多く見受けられます。

たとえば、学習済みのネットワークを用いて対象物の特徴抽出を行い、その特徴量と従来の追跡アルゴリズムを組み合わせることで、照明条件や背景の複雑さに左右されにくいシステムが実現可能です。

軽量なモデルと従来手法の融合により、リアルタイムでの高精度追跡が期待できます。

リアルタイム推論の調整

深層学習を利用する場合、モデルの推論速度と追跡処理の全体速度とのバランスが重要です。

GPUを活用した高速推論環境や、モデルの軽量化技術を取り入れるなどの工夫により、従来の追跡アルゴリズムとの統合が円滑に進む工夫が必要です。

各フレーム毎の推論結果と伝統的な追跡アルゴリズムの結果を融合する方法も検討する余地があります。

まとめ

今回の記事では、物体追跡の基本的な仕組みやリアルタイム処理のポイント、そしてOpenCVの提供する主要な追跡アルゴリズムについて解説しました。

各アルゴリズムの特徴や適用場面を考慮しながら、実装上の細かな注意点やパフォーマンス向上の工夫も取り上げています。

複数対象の同時追跡や、深層学習の融合といった拡張も視野に入れることで、より実践的なシステム構築に近づける内容となっているため、今後のプロジェクトに役立つ情報が豊富に詰まっています。