cv::legacy::MultiTrackerTLD クラス

TLD用のマルチオブジェクトトラッカー。続き...

#include <opencv2/tracking/tracking_legacy.hpp>

Collaboration diagram for cv::legacy::MultiTrackerTLD:

公開メンバ関数
bool	update_opt (InputArray image)
	トラッキングリスト内のすべてのトラッカーを更新し、MO TLDに特化して計算を高速化するいくつかの手法を用いた最適化更新メソッドにより、ターゲットの新しい最も可能性の高いバウンディングボックスを見つける。唯一の制約は、すべてのターゲットのバウンディングボックスがおおよそ同じアスペクト比を持つべきであることである。速度向上は約20%である。
Public Member Functions inherited from cv::legacy::MultiTracker_Alt
	MultiTracker_Alt ()
	マルチトラッカーのコンストラクタ。
bool	addTarget (InputArray image, const Rect2d &boundingBox, Ptr< legacy::Tracker > tracker_algorithm)
	追跡リストに新しいターゲットを追加し、そのターゲットを囲む既知のバウンディングボックスでトラッカーを初期化する。
bool	update (InputArray image)
	追跡リスト内のすべてのトラッカーを更新し、各ターゲットについて最も可能性の高い新しいバウンディングボックスを見つける。

Additional Inherited Members
Public Attributes inherited from cv::legacy::MultiTracker_Alt
std::vector< Rect2d >	boundingBoxes
	マルチオブジェクトトラッカー用のバウンディングボックスのリスト。
std::vector< Scalar >	colors
	バウンディングボックス表示用にランダムに生成された色のリスト。
int	targetNum
	追跡リスト内の現在のターゲット数。
std::vector< Ptr< Tracker > >	trackers
	マルチオブジェクトトラッカー用のトラッカーのリスト。

詳細説明

TLD用のマルチオブジェクトトラッカー。

TLDは、長期追跡タスクを追跡 (tracking)、学習 (learning)、検出 (detection) に明示的に分解する新しい追跡フレームワークである。

トラッカーはフレームごとに対象を追跡する。検出器はこれまでに観測されたすべての出現位置を特定し、必要に応じてトラッカーを補正する。学習器は検出器の誤りを推定し、将来そうした誤りを避けるよう検出器を更新する。この実装は [146] に基づく。

この実装では著者らに従い、追跡コンポーネントとしてMedian Flowアルゴリズム (cv::TrackerMedianFlow を参照) が採用されている。このトラッカーは、急激な動き、部分的なオクルージョン、対象の消失などに対応できることを意図している。

参照

Tracker, MultiTracker, TrackerTLD

メンバ関数詳解

update_opt()

bool cv::legacy::MultiTrackerTLD::update_opt

(

InputArray

image

)

トラッキングリスト内のすべてのトラッカーを更新し、MO TLDに特化して計算を高速化するいくつかの手法を用いた最適化更新メソッドにより、ターゲットの新しい最も可能性の高いバウンディングボックスを見つける。唯一の制約は、すべてのターゲットのバウンディングボックスがおおよそ同じアスペクト比を持つべきであることである。速度向上は約20%である。

引数

image

現在のフレーム。

戻り値

trueはすべてのターゲットが検出されたことを意味し、falseはトラッカーが現在のフレーム内でいずれかのターゲットを検出できなかったことを意味する。なお、後者は必ずしもトラッカーが失敗したことを意味しない。実際にターゲットがフレームから消えている（例えば視界の外にある）可能性もある

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このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

• opencv2/tracking/tracking_legacy.hpp