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引言
在昨天的文章中，我们介绍了如何在PyTorch中使用您自己的图像来训练图像分类器，然后使用它来进行图像识别。本文将展示如何使用预训练的分类器检测图像中的多个对象，并在视频中跟踪它们。
图像中的目标检测
目标检测的算法有很多，YOLO跟SSD是现下最流行的算法。在本文中，我们将使用YOLOv3。在这里我们不会详细讨论YOLO，如果想对它有更多了解，可以参考下面的链接哦~（https://pjreddie.com/darknet/yolo/）
下面让我们开始吧，依然从导入模块开始：
然后加载预训练的配置和权重，以及一些预定义的值，包括：图像的尺寸、置信度阈值和非最大抑制阈值。
下面的函数将返回对指定图像的检测结果。
最后，让我们通过加载一个图像，获取检测结果，然后用检测到的对象周围的包围框来显示它。并为不同的类使用不同的颜色来区分。
下面是我们的一些检测结果：
视频中的目标跟踪
现在你知道了如何在图像中检测不同的物体。当你在一个视频中一帧一帧地看时，你会看到那些跟踪框在移动。但是如果这些视频帧中有多个对象，你如何知道一个帧中的对象是否与前一个帧中的对象相同？这被称为目标跟踪，它使用多次检测来识别一个特定的对象。
有多种算法可以做到这一点，在本文中决定使用SORT(Simple Online and Realtime Tracking)，它使用Kalman滤波器预测先前识别的目标的轨迹，并将其与新的检测结果进行匹配，非常方便且速度很快。
现在开始编写代码，前3个代码段将与单幅图像检测中的代码段相同，因为它们处理的是在单帧上获得 YOLO 检测。差异在最后一部分出现，对于每个检测，我们调用 Sort 对象的 Update 函数，以获得对图像中对象的引用。因此，与前面示例中的常规检测(包括边界框的坐标和类预测)不同，我们将获得跟踪的对象，除了上面的参数，还包括一个对象 ID。并且需要使用OpenCV来读取视频并显示视频帧。
下面让我们来看一下处理的结果：
