cv::gapi::ot 命名空间参考

此命名空间包含用于 VAS 对象跟踪模块功能的 G-API 操作类型。 更多...

命名空间
命名空间	cpu

类
结构体	ObjectTrackerParams

类型定义
使用	GTrackedInfo = std::tuple< cv::GArray< cv::Rect >, cv::GArray< int32_t >, cv::GArray< uint64_t >, cv::GArray< int > >

枚举
枚举	TrackingStatus {   NEW = 0 ,   TRACKED ,   LOST }

函数
std::tuple< cv::GArray< cv::Rect >, cv::GArray< int >, cv::GArray< uint64_t >, cv::GArray< int > >	track (const cv::GFrame &frame, const cv::GArray< cv::Rect > &detected_rects, const cv::GArray< int > &detected_class_labels, float delta)
	使用视频帧跟踪对象。track(...) 的重载，用于 frame 作为 GFrame.
std::tuple< cv::GArray< cv::Rect >, cv::GArray< int >, cv::GArray< uint64_t >, cv::GArray< int > >	track (const cv::GMat &mat, const cv::GArray< cv::Rect > &detected_rects, const cv::GArray< int > &detected_class_labels, float delta)
	使用视频帧跟踪对象。如果检测到的对象与跟踪对象之一有足够的重叠，则跟踪对象的 informationis 会使用输入检测到的对象进行更新。另一方面，如果检测到的对象与任何跟踪对象都没有重叠，则检测到的对象将被新添加，并且 ObjectTracker 开始跟踪该对象。在零项跟踪类型中，如果传递空列表的检测到的对象，则 ObjectTracker 会清除跟踪到的对象。

详细描述

此命名空间包含用于 VAS 对象跟踪模块功能的 G-API 操作类型。

类型定义文档

GTrackedInfo

使用 cv::gapi::ot::GTrackedInfo = typedef std::tuple<cv::GArray<cv::Rect>, cv::GArray<int32_t>, cv::GArray<uint64_t>, cv::GArray<int> >

枚举类型文档

TrackingStatus

枚举 cv::gapi::ot::TrackingStatus

vas::ot::TrackingStatus 的跟踪状态双胞胎

枚举值
NEW  Python: cv.gapi.ot.NEW	对象是新添加的。
TRACKED  Python: cv.gapi.ot.TRACKED	正在跟踪对象。
LOST  Python: cv.gapi.ot.LOST	对象现在丢失了。可以通过手动指定检测到的对象来再次跟踪该对象。

函数文档

track() [1/2]

std::tuple< cv::GArray< cv::Rect >, cv::GArray< int >, cv::GArray< uint64_t >, cv::GArray< int > > cv::gapi::ot::track	(	const cv::GFrame &	frame,
		const cv::GArray< cv::Rect > &	detected_rects,
		const cv::GArray< int > &	detected_class_labels,
		float	delta
	)

Python
	cv.gapi.ot.track(	mat, detected_rects, detected_class_labels, delta	) ->	retval
	cv.gapi.ot.track(	frame, detected_rects, detected_class_labels, delta	) ->	retval

使用视频帧跟踪对象。track(...) 的重载，用于 frame 作为 GFrame.

这是一个重载的成员函数，为了方便起见提供。它与上面的函数的区别仅在于它接受的参数。

参数

frame	输入帧。
detected_rects	输入帧中检测到的对象矩形。
detected_class_labels	输入帧中检测到的对象类别标签。
delta	Frame_delta_t 两个连续跟踪之间的时间差（以秒为单位）。有效范围是 [0.005 ~ 0.5]。

返回值

目标对象的跟踪结果。

目标对象的跟踪结果。cv::GArray<cv::Rect> 跟踪对象的矩形数组。cv::GArray<int32_t> 检测到的对象标签数组。cv::GArray<uint64_t> 对象的跟踪 ID 数组。编号序列从 1 开始。值 0 表示此对象的跟踪 ID 尚未分配。cv::GArray<int> 对象的跟踪状态数组。

track() [2/2]

std::tuple< cv::GArray< cv::Rect >, cv::GArray< int >, cv::GArray< uint64_t >, cv::GArray< int > > cv::gapi::ot::track	(	const cv::GMat &	mat,
		const cv::GArray< cv::Rect > &	detected_rects,
		const cv::GArray< int > &	detected_class_labels,
		float	delta
	)

Python
	cv.gapi.ot.track(	mat, detected_rects, detected_class_labels, delta	) ->	retval
	cv.gapi.ot.track(	frame, detected_rects, detected_class_labels, delta	) ->	retval

使用视频帧跟踪对象。如果检测到的对象与跟踪对象之一有足够的重叠，则跟踪对象的 informationis 会使用输入检测到的对象进行更新。另一方面，如果检测到的对象与任何跟踪对象都没有重叠，则检测到的对象将被新添加，并且 ObjectTracker 开始跟踪该对象。在零项跟踪类型中，如果传递空列表的检测到的对象，则 ObjectTracker 会清除跟踪到的对象。

参数

mat	输入帧。
detected_rects	输入帧中检测到的对象矩形。
detected_class_labels	输入帧中检测到的对象类别标签。
delta	Frame_delta_t 两个连续跟踪之间的时间差（以秒为单位）。有效范围是 [0.005 ~ 0.5]。

返回值

目标对象的跟踪结果。cv::GArray<cv::Rect> 跟踪对象的矩形数组。cv::GArray<int32_t> 检测到的对象标签数组。cv::GArray<uint64_t> 对象的跟踪 ID 数组。编号序列从 1 开始。值 0 表示此对象的跟踪 ID 尚未分配。cv::GArray<int> 对象的跟踪状态数组。