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J.J. Huang   2026-02-13   Python OpenCV 06.視訊與互動篇   瀏覽次數：次   DMCA.com Protection Status {{moment(1770944400000).fromNow()}}

Python | OpenCV 即時圖片中的物件追蹤

📚 前言

在上一篇 視訊檔案處理與剪輯 中，我們學會了如何對影片進行剪輯、抽取影格與合成等操作。
這一篇要介紹如何使用 OpenCV 即時圖片中的物件追蹤。
物件追蹤是電腦視覺的重要應用之一，常用於監控、運動分析、互動系統等場景。
除了攝影機，我們也可以用影片檔來模擬，方便測試追蹤效果。

🎨 範例影片

  • 來源：Pexels - Tennis Video，屬於無版權影片，可自由下載與使用。
  • 內容：影片呈現一個小孩打擊網球的畫面，長度約 3 秒，畫面中有明顯的移動物件，非常適合用來測試追蹤演算法。
  • 下載後將檔名改為 tennis.mp4，放到專案的 assets/ 目錄下。

🔎 原理說明

  • 物件追蹤 (Object Tracking)：在影片或即時圖片中，持續追蹤某個選定的目標。
  • 流程：
    1. 讀取來源 (攝影機 / 影片檔 / 網路串流)。
    2. 選定要追蹤的物件區域 (ROI)。
    3. 建立追蹤器 (Tracker)。
    4. 在迴圈中更新追蹤結果，並顯示。

🧠 追蹤演算法比較

OpenCV 4.10+ 重整了追蹤器 API，舊版 KCF、CSRT、MOSSE 等已完全移除。目前可用的追蹤器如下：

演算法 需要模型檔 精準度 說明
MIL 否 中 不需模型，適合快速測試
GOTURN 是 中 需下載 caffemodel 模型
DaSiamRPN 是 高 需下載 onnx 模型
Nano 是 高 輕量級深度學習模型
VIT 是 最高 Vision Transformer，精準但較慢

建立追蹤器的語法（需安裝 opencv-contrib-python）：

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tracker = cv2.TrackerMIL_create()         # 不需模型，推薦用於測試
tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()      # 需模型檔
tracker = cv2.TrackerDaSiamRPN_create()   # 需模型檔

💻 範例程式 — 即時攝影機物件追蹤

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# tracking_camera.py
import cv2

# 建立攝影機物件 (0 = 預設攝影機)
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 讀取第一幀，作為選擇追蹤區域的基準
ret, frame = cap.read()
if not ret:
    print("無法讀取攝影機")
    cap.release()
    exit()

# 使用滑鼠選擇 ROI (欲追蹤的物件區域)
roi = cv2.selectROI("Select Object", frame, False)
cv2.destroyWindow("Select Object")

# 建立追蹤器 (MIL 不需要模型檔，適合快速測試)
tracker = cv2.TrackerMIL_create()
tracker.init(frame, roi)

while True:
    # 逐幀讀取攝影機圖片
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 更新追蹤器狀態
    success, box = tracker.update(frame)

    if success:
        # 追蹤成功，繪製矩形框出物件
        x, y, w, h = [int(v) for v in box]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    else:
        # 追蹤失敗，顯示提示文字
        cv2.putText(frame, "Lost", (50, 50),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0,0,255), 2)

    # 顯示結果圖片
    cv2.imshow("Tracking", frame)

    # 按下 q 鍵退出
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()


圖：即時追蹤選定的物件

註：由於本身沒有攝影鏡頭，所以無法示範效果。

💻 範例程式 — 使用影片檔進行物件追蹤

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# tracking_video.py
import cv2

# 讀取範例影片
cap = cv2.VideoCapture("assets/tennis.mp4")

# 讀取第一幀，作為選擇追蹤區域的基準
ret, frame = cap.read()
if not ret:
    print("無法讀取影片")
    cap.release()
    exit()

# 使用滑鼠選擇 ROI (欲追蹤的物件區域)
roi = cv2.selectROI("Select Object", frame, False)
cv2.destroyWindow("Select Object")

# 建立追蹤器 (MIL 不需要模型檔，適合快速測試)
tracker = cv2.TrackerMIL_create()
tracker.init(frame, roi)

while True:
    # 逐幀讀取影片
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 更新追蹤器狀態
    success, box = tracker.update(frame)

    if success:
        # 追蹤成功，繪製矩形框出物件
        x, y, w, h = [int(v) for v in box]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 顯示結果圖片
    cv2.imshow("Tracking", frame)

    # 按下 q 鍵退出
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()


圖：在影片檔中追蹤選定的物件

⚠️ 注意事項

  • 追蹤器需要先選定 ROI，建議在第一幀選擇。
  • 不同演算法有不同特性，需依場景選擇。
  • 若物件消失或被遮擋，追蹤器可能失敗。
  • 測試時可使用交通影片或運動影片，物件移動明顯，追蹤效果更佳。

📊 應用場景

  • 監控系統：追蹤特定人物或車輛。
  • 運動分析：追蹤球員或球的移動。
  • 互動應用：即時追蹤手勢或物件。
  • 自動化系統：追蹤工業流程中的物件。

🎯 結語

本篇我們學會了如何使用 OpenCV 即時圖片中的物件追蹤，並透過不同演算法持續追蹤選定的目標。
同時也解決了新版 OpenCV 中常見的錯誤，確保程式能在最新環境下正常執行。
除了攝影機，也能用影片檔來測試，方便在沒有攝影機的環境下練習。
這些技術在監控、運動分析與互動應用中非常常見，後續可以結合人臉偵測或特徵匹配，打造更完整的系統。
下一篇進入 光流分析，學習如何偵測影片中物件的運動方向與速度。

📖 如在學習過程中遇到疑問，或是想了解更多相關主題，建議回顧一下 Python | OpenCV 系列導讀，掌握完整的章節目錄，方便快速找到你需要的內容。

註：以上參考了
OpenCV Tutorials
OpenCV-Python Tutorials
Pexels — 免費影片素材

本文由J.J. Huang 創作，採用CC BY 3.0 TW協議 進行許可。可自由轉載、引用，但需署名作者且註明文章出處。