cv::detail::tracking 命名空间参考

命名空间
命名空间	contrib_feature
命名空间	卡尔曼滤波器
命名空间	online_boosting
命名空间	tbm
命名空间	tld

类
类	AugmentedUnscentedKalmanFilterParams
	增广无迹卡尔曼滤波参数。用于增广无迹卡尔曼滤波初始化参数的类。更多...
类	BaseClassifier
类	ClassifierThreshold
类	CvFeatureEvaluator
类	CvFeatureParams
类	CvHaarEvaluator
类	CvHaarFeatureParams
类	CvHOGEvaluator
结构体	CvHOGFeatureParams
类	CvLBPEvaluator
结构体	CvLBPFeatureParams
类	CvParams
类	Detector
类	EstimatedGaussDistribution
类	StrongClassifierDirectSelection
类	TrackerContribFeature
	TrackerContribFeature的抽象基类，表示特征。更多...
类	TrackerContribFeatureHAAR
	TrackerContribFeature基于HAAR特征，由TrackerMIL和许多其他算法使用。更多...
类	TrackerContribFeatureSet
	管理特征提取和选择的类。更多...
类	TrackerContribSampler
	管理采样器的类，用于选择区域以更新跟踪器模型[AAM]采样和标注。参见表I和章节III B。更多...
类	TrackerContribSamplerAlgorithm
	TrackerContribSamplerAlgorithm的抽象基类，表示特定采样器的算法。更多...
类	TrackerContribSamplerCSC
	TrackerSampler基于CSC（当前状态居中），由MIL算法TrackerMIL使用。更多...
类	TrackerFeature
	TrackerFeature的抽象基类，表示特征。更多...
类	TrackerFeatureFeature2d
	TrackerContribFeature基于Feature2D。更多...
类	TrackerFeatureHOG
	TrackerContribFeature基于HOG。更多...
类	TrackerFeatureLBP
	TrackerContribFeature基于LBP。更多...
类	TrackerFeatureSet
	管理特征提取和选择的类。更多...
类	TrackerModel
	表示目标模型的抽象类。更多...
类	TrackerSampler
	管理采样器的类，用于选择区域以更新跟踪器模型[AAM]采样和标注。参见表I和章节III B。更多...
类	TrackerSamplerAlgorithm
	TrackerSamplerAlgorithm的抽象基类，表示特定采样器的算法。更多...
类	TrackerSamplerCS
	TrackerContribSampler基于CS（当前状态），由算法TrackerBoosting使用。更多...
类	TrackerSamplerCSC
	TrackerSampler基于CSC（当前状态居中），由MIL算法TrackerMIL使用。更多...
类	TrackerSamplerPF
	此采样器基于粒子滤波。更多...
类	TrackerStateEstimator
	TrackerStateEstimator的抽象基类，用于估计最可能的目标状态。更多...
类	TrackerStateEstimatorAdaBoosting
	TrackerStateEstimatorAdaBoosting基于ADA-Boosting。更多...
类	TrackerStateEstimatorSVM
	TrackerStateEstimator基于SVM。更多...
类	TrackerTargetState
	TrackerTargetState的抽象基类，表示目标的一种可能状态。更多...
类	UkfSystemModel
	无迹卡尔曼滤波的动力系统模型。动力系统模型的接口。它包含计算下一状态和测量的函数。使用UKF时必须继承此模型。更多...
类	UnscentedKalmanFilter
	无迹卡尔曼滤波和增广无迹卡尔曼滤波的接口。更多...
类	UnscentedKalmanFilterParams
	无迹卡尔曼滤波参数。用于无迹卡尔曼滤波初始化参数的类。更多...
类	WeakClassifierHaarFeature

类型定义
typedef std::vector< std::pair< Ptr< TrackerTargetState >, float > >	ConfidenceMap
	表示帧\(k\)处的目标模型（所有状态和分数）
typedef std::vector< Ptr< TrackerTargetState > >	Trajectory
	表示所有帧的估计状态。

函数
template<class Feature >
void	_writeFeatures (const std::vector< Feature > features, FileStorage &fs, const Mat &featureMap)
float	calcNormFactor (const Mat &sum, const Mat &sqSum)
void	computeInteractionMatrix (const cv::Mat &uv, const cv::Mat &depths, const cv::Mat &K, cv::Mat &J)
	计算一组2D像素的交互矩阵（[134] [54] [55]）。这通常用于视觉伺服应用中，以控制机器人按所需像素位置/速度移动。通过反转此矩阵，可以估计相机空间速度，即扭转。
cv::Vec6d	computeTwist (const cv::Mat &uv, const cv::Mat &duv, const cv::Mat &depths, const cv::Mat &K)
	根据一组2D像素位置、它们的速度、深度值和相机内参计算相机扭转。像素速度通常通过光流算法获得，密集流和稀疏流均可用于计算图像之间的光流，而duv是通过将光流除以图像之间的时间间隔来计算的。
Ptr< UnscentedKalmanFilter >	createAugmentedUnscentedKalmanFilter (const AugmentedUnscentedKalmanFilterParams &params)
	增广无迹卡尔曼滤波工厂方法。
Ptr< UnscentedKalmanFilter >	createUnscentedKalmanFilter (const UnscentedKalmanFilterParams &params)
	无迹卡尔曼滤波工厂方法。