struck(结构化SVM用于视觉跟踪)--源代码详解--sampler.cpp
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struck中,作者的的采样方式都很简单,采用的都是均匀采样;
在进行预测评估eval的时候,使用的是基于像素的采样,也就是每个像素点变化,都采样一次;
在进行更新update的时候,采用的是radial和regular的采样,就是根据半径和角度的变化确定采样框,其中有5种半径,16种方向,再加上(0,0),最后有81个采样框;
代码以及注释如下:
#include "Sampler.h"
#include "Config.h"
#define _USE_MATH_DEFINES
#include <cmath>
#include <math.h>
using namespace std;
vector<FloatRect> Sampler::RadialSamples(FloatRect centre, int radius, int nr, int nt)
vector<FloatRect> samples;
FloatRect s(centre);
float rstep = (float)radius/nr;//半径变化的步长
float tstep = 2*(float)M_PI/nt;//角度变化的步长
samples.push_back(centre);
for (int ir = 1; ir <= nr; ++ir)
float phase = (ir % 2)*tstep/2;//这个phase可加可不加,加之后可以使得sample分布更加均匀,准确的来说,角度划分为了2*nt种
for (int it = 0; it < nt; ++it)
float dx = ir*rstep*cosf(it*tstep+phase);//半径乘以角度的余弦
float dy = ir*rstep*sinf(it*tstep+phase);//半径乘以角度的正弦
s.SetXMin(centre.XMin()+dx);
s.SetYMin(centre.YMin()+dy);
samples.push_back(s);
return samples;
vector<FloatRect> Sampler::PixelSamples(FloatRect centre, int radius, bool halfSample)
vector<FloatRect> samples;//作者在30为半径的园内进行搜索,有pi*30*30 = 2831
IntRect s(centre);
samples.push_back(s);//上一帧的rect放在vector的第一个,也即是这一帧的搜索中心
int r2 = radius*radius;
for (int iy = -radius; iy <= radius; ++iy)
for (int ix = -radius; ix <= radius; ++ix)
if (ix*ix+iy*iy > r2) continue;//这种情况就不会发生
if (iy == 0 && ix == 0) continue; // already put this one at the start
int x = (int)centre.XMin() + ix;
int y = (int)centre.YMin() + iy;
if (halfSample && (ix % 2 != 0 || iy % 2 != 0)) continue;//如果是半采样,逢偶数就跳过
s.SetXMin(x);
s.SetYMin(y);
samples.push_back(s);
return samples;
以上是关于struck(结构化SVM用于视觉跟踪)--源代码详解--sampler.cpp的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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