TLD 的多目标跟踪器。更多...

#include <opencv2/tracking/tracking_legacy.hpp>

cv::legacy::MultiTrackerTLD 的协作图

公共成员函数
bool	update_opt (InputArray image)
	更新跟踪列表中的所有跟踪器，通过使用一些技术来加速专门针对 MO TLD 的计算，找到目标最有可能的边界框。唯一限制是所有目标边界框应具有近似相同的纵横比。速度提升约 20%。

从 cv::legacy::MultiTracker_Alt 继承的公共成员函数
	MultiTracker_Alt ()
	多跟踪器的构造函数。

bool	addTarget (InputArray image, const Rect2d &boundingBox, Ptr< legacy::Tracker > tracker_algorithm)
	向跟踪列表添加新目标，并使用包围目标的已知边界框初始化跟踪器。

bool	update (InputArray image)
	更新跟踪列表中的所有跟踪器，找到目标最有可能的边界框。

其他继承的成员
从 cv::legacy::MultiTracker_Alt 继承的公共属性
std::vector< Rect2d >	boundingBoxes
	多目标跟踪器的边界框列表。

std::vector< Scalar >	colors
	用于显示边界框的随机生成的颜色的列表。

int	targetNum
	跟踪列表中当前目标数量。

std::vector< Ptr< Tracker > >	trackers
	多目标跟踪器的跟踪器列表。

详细描述

TLD 的多目标跟踪器。

TLD 是一种新颖的跟踪框架，它明确地将长期跟踪任务分解为跟踪、学习和检测。

跟踪器在帧与帧之间跟踪目标。检测器定位到目前为止观察到的所有外观，并在必要时更正跟踪器。学习估计检测器的错误并更新它以避免将来出现这些错误。该实现基于 [141] 。

中值流算法（参见 cv::TrackerMedianFlow）被选为本实现中的跟踪组件，遵循作者的建议。跟踪器应该能够处理快速运动、部分遮挡、目标缺失等。

成员函数文档

bool cv::legacy::MultiTrackerTLD::update_opt ( InputArray image )

更新跟踪列表中的所有跟踪器，通过使用一些技术来加速专门针对 MO TLD 的计算，找到目标最有可能的边界框。唯一限制是所有目标边界框应具有近似相同的纵横比。速度提升约 20%。

参数

image 当前帧。

返回值: True 表示所有目标都已定位，False 表示跟踪器无法在当前帧中定位其中一个目标。请注意，后者 *并不* 意味着跟踪器已失败，目标可能实际上不存在于帧中（例如，不在视野内）。

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