【OpenCV物体追跡第1回】検出から追跡へ！OpenCVに組み込まれた多様なトラッカーたちを紹介 🎯

8月 20, 2025

「顔検出はできたけど、特定の一人の顔を追いかけ続けるにはどうすればいい？」
「動画の中のボールや車のように、自由に動く物体をプログラムで追跡したい！」
「物体追跡（トラッキング）って、物体検出と何が違うの？」

こんにちは！ OpenCV探検隊、隊長のPythonistaです！前回の入門シリーズでは、画像やリアルタイムの映像から「顔」を検出する、非常にエキサイティングな技術を学びましたね。

今回から始まる新シリーズでは、その技術をさらに一歩進め、**「物体追跡（オブジェクトトラッキング）」**の世界を探検します！物体追跡とは、一度「これだ！」と決めた特定の物体を、フレームが変わっても、動き回っても、見失わずに追いかけ続ける技術のことです。これは、監視システムからスポーツ分析、ロボットの視覚まで、あらゆる分野で活用されるコンピュータビジョンの王道技術です。

第1回となる今回は、本格的な実装に入る前の準備運動として、

「検出」と「追跡」の根本的な違い
OpenCVに標準で搭載されている、様々な追跡アルゴリズム（トラッカー）の種類と特徴

について、分かりやすく解説していきます。さあ、動くターゲットを捉えるための、新たな冒険を始めましょう！

1.「検出 (Detection)」と「追跡 (Tracking)」の違い

まず、この2つの言葉の違いをしっかり理解することが重要です。これらは似ているようで、アプローチが全く異なります。

検出 (Detection)
フレームごとに、画像全体をスキャンして「顔はどこか？」「人はどこか？」と、毎回ゼロから探します。状況が変化しても頑健ですが、毎フレーム全力を出すので**処理が重い**のが特徴です。
例えるなら… 広場にいる警備員が、1秒ごとに群衆全員の顔を一人ずつチェックして、指名手配犯を探すようなものです。

追跡 (Tracking)
最初のフレームで「この人を追跡せよ！」と一度だけ対象を指定します。次のフレームからは、画像全体を探すのではなく、「さっきあの人がいた場所の、すぐ近く」だけを集中して探し、対象を見つけます。そのため、**処理が非常に軽い**のが特徴です。
例えるなら… 警備員が、一度見つけた指名手配犯を、あとは目でずっと追いかけ続けるようなものです。

多くの実践的なアプリケーションでは、最初の1フレームだけ重い「検出」を行い、その後は軽い「追跡」に切り替える、というハイブリッドな手法が取られます。この「効率性」の概念が、リアルタイム処理では非常に重要になります。

2. OpenCVトラッカーファミリーを紹介！

OpenCVには、このような物体追跡を実現するためのアルゴリズム（トラッカー）が、あらかじめいくつか用意されています。それぞれに得意・不得意があり、まるで個性豊かなヒーローチームのようです。ここでは、特によく使われる代表的なメンバーを紹介します。

👑 CSRT (Channel and Spatial Reliability Tracker)

特徴: 精度重視の優等生
長所: 追跡の**精度が非常に高い**。多少隠れたり、形が変わったりしても粘り強く追跡してくれます。OpenCVの標準トラッカーの中では、最も信頼性が高い選択肢の一つです。
短所: 精度が高い分、**処理速度は少し遅め**です。
使い所: FPS（フレームレート）よりも、とにかく正確に対象を捉え続けたい場合に最適。

⚡ KCF (Kernelized Correlation Filters)

特徴: スピードと精度のバランサー
長所: CSRTより**高速**に動作しつつ、十分な追跡精度を保っています。非常にバランスの取れた性能です。
短所: 遮蔽（物体が何かに隠れること）にはCSRTほど強くありません。
使い所: リアルタイム性を保ちつつ、ある程度の精度も欲しい、という多くの場面で活躍する汎用的な選択肢。

🚀 MOSSE (Minimum Output Sum of Squared Error)

特徴: とにかく速いスピードスター
長所: **圧倒的な処理速度**を誇ります。今回紹介する中では最速クラスです。
短所: 精度はCSRTやKCFに比べて劣ります。追跡が外れやすい場面もあります。
使い所: 高速な処理が何よりも優先される場面で有効。

この他にも、MIL, Boosting, MedianFlow, TLDといった、より古典的なトラッカーも存在しますが、多くの場合、まずは**CSRT**か**KCF**から試してみるのが良いでしょう。

3. トラッカーの基本的な使い方（コードの骨格）

どのトラッカーを選ぶにしても、コードの基本的な流れは同じです。次回、この骨格に肉付けをしていきます。

import cv2

# --- ステップ1: トラッカーオブジェクトの生成 ---
# 使いたいトラッカーに応じて、cv2.TrackerCSRT_create() や cv2.TrackerKCF_create() を選ぶ
tracker = cv2.TrackerCSRT_create()

# 動画ファイルを読み込む (またはWebカメラ)
video = cv2.VideoCapture("your_video.mp4")

# 最初のフレームを読み込む
ok, frame = video.read()

# --- ステップ2: 追跡対象の初期化 (ROIの指定) ---
# ここで追跡したい物体の最初の位置を矩形(x, y, w, h)で指定する
# (次回は、このROIをマウスで選択できるようにする！)
roi = cv2.selectROI("Select ROI", frame, False)
tracker.init(frame, roi)

# --- ステップ3: フレームごとの追跡更新ループ ---
while True:
    ok, frame = video.read()
    if not ok:
        break
        
    # トラッカーを更新し、新しい位置を取得
    ok, new_box = tracker.update(frame)
    
    if ok:
        # 追跡に成功したら、新しい位置に矩形を描画
        (x, y, w, h) = [int(v) for v in new_box]
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    
    cv2.imshow("Tracking", frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()

このコードの骨格は、「①生成 → ②初期化 → ③更新ループ」という、どのトラッカーでも共通の美しいパターンになっています。

まとめと次回予告

今回は、本格的な物体追跡プログラミングへの準備として、以下の重要な概念を学びました。

処理が重いが頑健な「検出」と、軽いが一度見失うと弱い「追跡」の根本的な違い。
OpenCVに用意されている、精度重視のCSRT、バランス型のKCF、速度重視のMOSSEといった、個性豊かなトラッカーたち。
トラッカーを使う際の基本的な3ステップ（生成・初期化・更新）というコードの骨格。

これで、あなたは物体追跡の理論的な基礎と、ツールの選択肢を手に入れました。あとは、実際にこれらを動かしてみるだけです。

次回、第2回では、いよいよこのトラッカーをインタラクティブに動かします！動画を再生し、**ユーザーが自分のマウスで「この物体を追跡して！」と矩形を描いて指定すると、プログラムがその物体を追いかけ始める**、そんなワクワクするアプリケーションをゼロから実装します。お楽しみに！

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