首页 > 代码库 > 压缩跟踪(CT)代码详细学习_模块1(样本的采集和扩充)
压缩跟踪(CT)代码详细学习_模块1(样本的采集和扩充)
本章主要详解的是compressive tracking框架中的第一部分:样本的采集和扩充部分。
在开始代码学习的前面,你需要知道的理论知识参见论文:Real-time Compressive Tracking。理论理解可以参见我的博客:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/19826409 。
这个模块中你需要知道一个基本的概念:代码里面几个变量指的是什么。上一张图:
也许你现在还不知道他们是什么,直接贴代码了。相信有我的注释你一定会懂的。
头文件 sampleRect.h
#pragma once #include <opencv2\opencv.hpp> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; class sampleRect { public: sampleRect(void);//构造函数,初始化下面的rOuterpositive ~sampleRect(void); private: int rOuterpositive;//这个设定的是正负样本的边界,在这个边界里面的就是正样本,外面的就是负样本。 void sampleRect0(Mat& _image, Rect& _objectPatch, float _rInner, float _rOuter, int _maxSampleNum, vector<Rect>& _sampleRect ); //这个函数最重要,它是用来扩充正负样本的。他通过设定_rInner,_rOuter两个边界,选出的样本是_rInner里面的,_rOuter外面的。也就是说_rInner>_rOuter. //在进行正样本扩充的时候_rOuter=0._rInner=上面那个边界rOuterpositive;产生负样本的时候_rOuter=rOuterpositive。里面的参数在实现的时候说明 void sampleRect1(Mat& _image, Rect& _objectPatch, float _srw, vector<Rect>& _sampleRect );//这个函数是要扩充待检测的样本的 };
#include "sampleRect.h" #include <math.h> #include<iostream> sampleRect::sampleRect() { int rOuterpositive=4;//这里我们都是以矩形框的左上角的点为参照的,若是要扩充的样本的这个点离目标位置的这个点的距离在4个像素以内则定义为正样本,否则为负。 } sampleRect::~sampleRect() { } void sampleRect::sampleRect0(Mat& _image, Rect& _objectPatch, float _rInner, float _rOuter, int _maxSampleNum, vector<Rect>& _sampleRect ) { /* Arguments: -_image: processing frame -_objectBox: recent object position -_rInner: inner sampling radius -_rOuter: Outer sampling radius -_maxSampleNum: maximal number of sampled images -_sampleRect: Storing the rectangle coordinates of the sampled images. */ int rowsz=_image.rows-_objectPatch.height-1;//y方向上取值的最大范围 int colsz= _image.cols- _objectPatch.width-1; float rInnerSq=_rInner*_rInner;//这个相当于是外圆的距离的平方,为的是和后面的dist作比较的,小于这个值就在圆里面 float rOuterSq=_rOuter*_rOuter;//同上,大于这个值就在选择的范围里面了。具体参见示意图1。 int dist; RNG rng; //下面这个是为了要确定选出来的patch快的范围(其实是左上角点的坐标的范围) int minrow = max(0,(int)_objectPatch.y-(int)_rInner);//计算出的结果是y坐标的最小取值,相当于一个圆外接矩形的最上面的那个点。具体参见示意图1 int maxrow = min(rowsz-1, (int)_objectPatch.y+(int)_rInner);//计算出的结果是y坐标的最大取值,相当于一个圆外接矩形的最下面的那个点。 int mincol = max(0,(int)_objectPatch.x-(int)_rInner);//计算出的结果是x坐标的最小取值,相当于一个圆外接矩形的最左边的那个点。 int maxcol = min(colsz,(int)_objectPatch.x+(int)_rInner);//计算出的结果是x坐标的最大取值,相当于一个圆外接矩形的最右边的那个点。 float prob=_maxSampleNum/(maxrow-minrow+1)/(maxcol-mincol+1);//这个值的设定是为了将扩充正负样本的函数统一到一个函数里面 // 因为负样本的扩充时设定的最外面的边界_rInner是比较大的。那就很产生很多的样本,这个时候我们就通过这个值的判断随机的选择一些 //_maxSampleNum设置是很大的。上面的式子是相当于除以后面两个的乘积啦。 int r,c; //横纵坐标 int i=0; //记住vector的尺寸 _sampleRect.clear();// 很重要,开始的时候一定清空样本存储的地方 Rect rect(0,0,0,0); //用来记录每一个被选到的样本块 for ( r=minrow; r<=maxrow; r++) { for( c=mincol; c<=maxcol; c++) { dist=(_objectPatch.y-r)*(_objectPatch.y-r)+(_objectPatch.x-c)*(_objectPatch.x-c);//到目标点的距离 if((rng.uniform(0., 1.)<prob)&&(dist<=rInnerSq)&&(dist>=rOuterSq)) //这里就是将正负样本的扩充统一起来了。对于正样本,因为满足的范围小,prob一定>1,所以满足条件的都要。 //对于负样本来说,rng.uniform(0., 1.)<prob)就不一定成立,所以是随机的保存所产生的满足要求的负样本。 //(附加说明一点,_maxSampleNum这里设置的是10000.一般一个图像至少320*240,所以prob=1/6左右,也就是保存了全部负样本的1/6左右) { rect.x=c;//满足上面的条件以后就采集样本并存储到_sampleRect中 rect.y=r; rect.height=_objectPatch.height; rect.width=_objectPatch.width; _sampleRect.push_back(rect); i++; } } } _sampleRect.resize(i);//这个操作是要确定这个vector的尺寸。因为vector给你分配的空间往往是大于你所要的。 } //下面的操作基本上是一样的了,其作用是在上一帧的位置附近生成一些待检测的样本。这被认为是可能的目标出现的位置。 void sampleRect::sampleRect1(Mat& _image, Rect& _objectPatch, float _srw, vector<Rect>& _sampleRect ) { int rowsz=_image.rows-_objectPatch.height-1; int colsz =_image.cols -_objectPatch.width-1; int radSq= _srw*_srw; int dist; Rect rect; int minrow=max(0,(int)_objectPatch.y-(int)_srw); int maxrow=min(rowsz,(int)_objectPatch.y+(int)_srw); int mincol =max(0,(int)_objectPatch.x-(int)_srw); int maxcol =max(colsz,(int)_objectPatch.x+(int)_srw); int r,c; int i=0; for( r=minrow; r<=maxrow;r++) { for ( c=mincol; c<=maxcol; c++) { dist=(_objectPatch.y-r)*(_objectPatch.y-r)+(_objectPatch.x-c)*(_objectPatch.x-c); if(dist<=radSq )//不在需要prob来限制量了,下面都是一样的了。 { rect.x=c; rect.y=r; rect.height=_objectPatch.height; rect.width=_objectPatch.width; _sampleRect.push_back(rect); i++; } } } _sampleRect.resize(i); } //本节搞定。
我是实实在在的初学者,发现问题请指正啊!谢谢!
声明:以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任,若内容有误或涉及侵权可进行投诉: 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。