cv::TrackerNano 类参考

Nano 跟踪器是一个基于 DNN 的超轻量级通用目标跟踪器。 更多...

#include <opencv2/video/tracking.hpp>

cv::TrackerNano 的协作图

类
结构体	Params

公共成员函数
virtual	~TrackerNano () CV_OVERRIDE
virtual float	getTrackingScore ()=0
	返回跟踪得分。
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，找到目标最可能的新边界框。

静态公共成员函数
static Ptr< TrackerNano >	create (const TrackerNano::Params &parameters=TrackerNano::Params())
	构造函数。

保护成员函数
	TrackerNano ()
从 cv::Tracker 继承的保护成员函数
	Tracker ()

详细描述

Nano 跟踪器是一个基于 DNN 的超轻量级通用目标跟踪器。

由于特殊的模型结构，Nano 跟踪器速度更快且极其轻量级，整个模型大小约为 1.9 MB。 Nano 跟踪器需要两个模型：一个用于特征提取（backbone），另一个用于定位（neckhead）。 模型下载链接：https://github.com/HonglinChu/SiamTrackers/tree/master/NanoTrack/models/nanotrackv2 原始 repo 在这里：https://github.com/HonglinChu/NanoTrack 作者：HongLinChu, 16284.nosp@m.6434.nosp@m.5@qq..nosp@m.com

构造函数 & 析构函数文档

TrackerNano()

cv::TrackerNano::TrackerNano ( )

保护

~TrackerNano()

virtual cv::TrackerNano::~TrackerNano ( )

virtual

成员函数文档

create()

static Ptr< TrackerNano > cv::TrackerNano::create ( const TrackerNano::Params & parameters = TrackerNano::Params() )

static

Python
	cv.TrackerNano.create(	[, 参数]	) ->	retval
	cv.TrackerNano.create(	backbone, neckhead	) ->	retval
	cv.TrackerNano_create(	[, 参数]	) ->	retval
	cv.TrackerNano_create(	backbone, neckhead	) ->	retval

构造函数。

参数

parameters

NanoTrack 参数 TrackerNano::Params

getTrackingScore()

virtual float cv::TrackerNano::getTrackingScore ( )

纯虚函数

Python
	cv.TrackerNano.getTrackingScore(		) ->	retval

返回跟踪得分。

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此类的文档是从以下文件生成的

• opencv2/video/tracking.hpp