tracking con opencv

Continuando con mi investigación acerca de las librerías opencv, ahora les traigo otro ejemplo donde la cámara captura un rostro y esta es seguida por toda la zona de captura de la camara

import cv
from optparse import OptionParser
import math

image_scale = 5

def Track():
	# sigue a la imagen encontrada
    
	tpl = vector[0][1]
	tm = vector[0][2]
	h = vector[0][3]
	w = vector[0][4]
	cv.MatchTemplate(frame, tpl, tm, cv.CV_TM_SQDIFF_NORMED)
	(minval, maxval, minloc, maxloc) = cv.MinMaxLoc(tm, None)
	if minval < 0.2:
		# Dibujar rectangulo.
		cv.Rectangle( frame_vivo,( minloc[0]*image_scale, minloc[1]*image_scale ),( (minloc[0] + w)*image_scale,(minloc[1] + h)*image_scale),cv.Scalar( 0, 255, 255, 0 ), 2, 0, 0 )
			
	else:
		print "Objeto perdido.\n"
		vector.insert(0,(0,2))
		tracking = None
		return


def detectFaces(img, vector):
	# Deteccion de rostros por medio del detector.
	faces = cv.HaarDetectObjects( img, cascade, storage, 1.1, 3, 0, (10, 10) )

 	if faces:
		for ((x, y, w, h), n) in faces:
                  pt1 = (int(x * image_scale), int(y * image_scale))
                  pt2 = (int((x + w) * image_scale), int((y + h) * image_scale))
		  
                  cv.Rectangle(frame_vivo, pt1, pt2, cv.RGB(255, 0, 0), 3, 8, 0)
		  tracking = 1
	else:
		  return
	W = img.width - w + 1
	H = img.height - h + 1
        tm = cv.CreateImage((W, H), cv.IPL_DEPTH_32F, 1)
	r = (x,y,w,h)
	tpl = cv.CreateImage((w, h), img.depth, img.nChannels);
	cv.SetImageROI(img,r)
	cv.Copy(img,tpl,None)
	cv.ResetImageROI(img);
	if tracking:
		vector.insert(0,(tracking,tpl, tm, h, w))
	return 

if __name__ == '__main__':

    parser = OptionParser(usage = "usage: %prog [options] [filename|camera_index]")
    parser.add_option("-c", "--cascade", action="store", dest="cascade", type="str", help="Haar cascade file, default %default", default = "../../data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
    (options, args) = parser.parse_args()

    cascade = cv.Load(options.cascade)
    

    if len(args) != 1:
        parser.print_help()
        sys.exit(1)

    input_name = args[0]
    if input_name.isdigit():
        capture = cv.CreateCameraCapture(int(input_name))
    else:
        capture = cv.CaptureFromFile(input_name)
    if capture:
	storage = cv.CreateMemStorage(0)
   	# Ciclo Infinito para poder optener imagenes en tiempo real.
	vector = []
	tracking = 0
	while True:
	  
	  frame_vivo = cv.QueryFrame( capture ) # Obtenemos Frame desde el Buffer de Video
	  frame = cv.CreateImage((frame_vivo.width/image_scale,frame_vivo.height/image_scale),8, frame_vivo.nChannels)
	  cv.Resize(frame_vivo, frame, cv.CV_INTER_LINEAR)
	  if not frame: break # Si no Obtenemos Frame , Entonces Finalizamos el Ciclo
	  #print tracking
	  if vector:
		#print vector
	  	tracking = vector[0][0]
	  if tracking==1:
	  	Track()
	  else:
		vector = []	  	
		detectFaces(frame, vector)
	  
	  cv.ShowImage( "Video", frame_vivo ) # Desplegamos la Imagen en Pantalla
	  if cv.WaitKey(10) >= 0: # Si se Preciono la Tecla ESC entonces se rompe el Ciclo
		break
    cv.DestroyWindow( "Video" )

al igual que el código anterior se necesita el entrenamiento haarcascade código
para ejecutar

$python training.py -c haarcascade 0

donde 0 es el indice de nuestra webcam, pudiendo tambien sustituir el 0 por un archivo de video