cv::TrackerKCF 类参考

KCF (核相关滤波器) 跟踪器 更多...

#include <opencv2/tracking.hpp>

cv::TrackerKCF 的协作图

类
结构体	Params

公共类型
typedef void(*)	FeatureExtractorCallbackFN(const Mat, const Rect, Mat &)
枚举	模式 {   GRAY = (1 << 0) ,   CN = (1 << 1) ,   CUSTOM = (1 << 2) }
	用于跟踪的特征类型：灰度、颜色名称、压缩颜色名称。当前可用的模式：更多...

公共成员函数
virtual	~TrackerKCF () CV_OVERRIDE
virtual void	setFeatureExtractor (FeatureExtractorCallbackFN callback, bool pca_func=false)=0
继承自 cv::Tracker 的公共成员函数
virtual	~Tracker ()
virtual void	init (InputArray image, const Rect &boundingBox)=0
	使用围绕目标的已知边界框初始化跟踪器。
virtual bool	update (InputArray image, Rect &boundingBox)=0
	更新跟踪器，找到目标的新最可能的边界框。

静态公共成员函数
static Ptr< TrackerKCF >	create (const TrackerKCF::Params &parameters=TrackerKCF::Params())
	创建 KCF 跟踪器实例。

保护成员函数
	TrackerKCF ()
继承自 cv::Tracker 的保护成员函数
	Tracker ()

详细描述

KCF（Kernelized Correlation Filter，核相关滤波器）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。此跟踪方法是 [125] 的实现，它扩展到具有颜色名称特征的 KCF ([66])。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 Typedef 文档

FeatureExtractorCallbackFN

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

成员枚举文档

MODE

enum cv::TrackerKCF::MODE

用于跟踪的特征类型：灰度、颜色名称、压缩颜色名称。当前可用的模式

• “GRAY”– 将灰度值用作特征
• “CN” – 颜色名称特征

枚举器
GRAY
CN
CUSTOM

构造函数 & 析构函数文档

TrackerKCF()

cv::TrackerKCF::TrackerKCF ( )

保护

~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(	[, 参数]	) ->	retval
	cv.TrackerKCF_create(	[, 参数]	) ->	retval

创建 KCF 跟踪器实例。

参数

parameters

KCF 参数 TrackerKCF::Params

setFeatureExtractor()

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

纯虚函数

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此类文档由以下文件生成

• opencv2/tracking.hpp