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cv::TrackerKCF 类参考抽象类

KCF(核化相关滤波器)跟踪器 更多...

#include <opencv2/tracking.hpp>

cv::TrackerKCF 的协作图

结构体  Params
 

公共类型

typedef void(* FeatureExtractorCallbackFN) (const Mat, const Rect, Mat &)
 
枚举  MODE {
  GRAY = (1 << 0) ,
  CN = (1 << 1) ,
  CUSTOM = (1 << 2)
}
 跟踪中使用的特征类型:灰度、颜色名称、压缩颜色名称 目前可用的模式:更多...
 

公共成员函数

virtual ~TrackerKCF () CV_OVERRIDE
 
virtual void setFeatureExtractor (FeatureExtractorCallbackFN callback, bool pca_func=false)=0
 
- 从 cv::Tracker 继承的公共成员函数
virtual ~Tracker ()
 
virtual void init (InputArray image, const Rect &boundingBox)=0
 使用已知的包围目标的边界框初始化跟踪器。
 
virtual bool update (InputArray image, Rect &boundingBox)=0
 更新跟踪器,找到目标最有可能的新边界框。
 

静态公共成员函数

static Ptr< TrackerKCFcreate (const TrackerKCF::Params &parameters=TrackerKCF::Params())
 创建 KCF 跟踪器实例。
 

受保护成员函数

 TrackerKCF ()
 
- 从 cv::Tracker 继承的受保护成员函数
 Tracker ()
 

详细描述

KCF(核化相关滤波器)跟踪器

KCF 是一种新颖的跟踪框架,它利用循环矩阵的特性来提高处理速度。该跟踪方法是 [123] 的实现,它扩展到具有颜色名称特征的 KCF ([64])。KCF 的原始论文可在 http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/publications/henriques_tpami2015.pdf 以及 matlab 实现中找到。有关具有颜色名称特征的 KCF 的更多信息,请参阅 http://www.cvl.isy.liu.se/research/objrec/visualtracking/colvistrack/index.html.

成员类型定义文档

◆ FeatureExtractorCallbackFN

typedef void(* cv::TrackerKCF::FeatureExtractorCallbackFN) (const Mat, const Rect, Mat &)

成员枚举文档

◆ MODE

跟踪中使用的特征类型:灰度、颜色名称、压缩颜色名称 目前可用的模式

  • "GRAY" – 使用灰度值作为特征
  • "CN" – 颜色名称特征
枚举值
GRAY 
CN 
CUSTOM 

构造函数和析构函数文档

◆ TrackerKCF()

cv::TrackerKCF::TrackerKCF ( )
protected

◆ ~TrackerKCF()

virtual cv::TrackerKCF::~TrackerKCF ( )
virtual

成员函数文档

◆ create()

static Ptr< TrackerKCF > cv::TrackerKCF::create ( const TrackerKCF::Params parameters = TrackerKCF::Params())
static
Python
cv.TrackerKCF.create([, parameters]) -> retval
cv.TrackerKCF_create([, parameters]) -> retval

创建 KCF 跟踪器实例。

参数
parametersKCF 参数 TrackerKCF::Params

◆ setFeatureExtractor()

virtual void cv::TrackerKCF::setFeatureExtractor ( FeatureExtractorCallbackFN  callback,
bool  pca_func = false 
)
纯虚函数

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