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
using	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某个被跟踪对象足够重叠，则被跟踪对象的信息将使用输入的检测对象进行更新。 另一方面，如果检测到的对象与任何被跟踪对象都不重叠，则会新添加检测到的对象，并且 ObjectTracker 开始跟踪该对象。 在零项跟踪类型中，如果传入检测对象的空列表，ObjectTracker 将清除跟踪对象。

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

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

枚举类型文档

TrackingStatus

enum cv::gapi::ot::TrackingStatus

vas::ot::TrackingStatus 的跟踪状态孪生

枚举器
NEW  Python: cv.gapi.ot.NEW	该对象已新添加。
TRACKED  Python: cv.gapi.ot.TRACKED	该对象正在被跟踪。
LOST  Python: cv.gapi.ot.LOST	该对象现在丢失。 可以通过手动指定检测到的对象再次跟踪该对象。

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，为方便起见而提供。 它与上述函数的不同之处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标签。
delta	Frame_delta_t 两次连续跟踪之间的增量时间，以秒为单位。 有效范围是 [0.005 ~ 0.5]。

返回

目标对象的跟踪结果。

目标对象的跟踪结果。 cv::GArray<cv::Rect> 被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 表示尚未分配此对象的跟踪 ID。 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某个被跟踪对象足够重叠，则被跟踪对象的信息将使用输入的检测对象进行更新。 另一方面，如果检测到的对象与任何被跟踪对象都不重叠，则会新添加检测到的对象，并且 ObjectTracker 开始跟踪该对象。 在零项跟踪类型中，如果传入检测对象的空列表，ObjectTracker 将清除跟踪对象。

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标签。
delta	Frame_delta_t 两次连续跟踪之间的增量时间，以秒为单位。 有效范围是 [0.005 ~ 0.5]。

返回

目标对象的跟踪结果。 cv::GArray<cv::Rect> 被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 表示尚未分配此对象的跟踪 ID。 cv::GArray<int> 对象的跟踪状态数组。