src/kcf.h

   1 #ifndef KCF_HEADER_6565467831231
   2 #define KCF_HEADER_6565467831231
   3
   4 #include <opencv2/opencv.hpp>
   5 #include <vector>
   6 #include <memory>
   7 #include "fhog.hpp"
   8
   9 #include "complexmat.hpp"
  10 #ifdef CUFFT
  11 #include "cuda_error_check.hpp"
  12 #include <cuda_runtime.h>
  13 #endif
  14
  15 #include "cnfeat.hpp"
  16 #include "fft.h"
  17 #include "pragmas.h"
  18
  19 class Kcf_Tracker_Private;
  20 struct ThreadCtx;
  21
  22 struct BBox_c
  23 {
  24     double cx, cy, w, h, a;
  25
  26     inline cv::Point2d center() const { return cv::Point2d(cx, cy); }
  27
  28     inline void scale(double factor)
  29     {
  30         cx *= factor;
  31         cy *= factor;
  32         w  *= factor;
  33         h  *= factor;
  34     }
  35
  36     inline cv::Rect get_rect()
  37     {
  38         return cv::Rect(int(cx-w/2.), int(cy-h/2.), int(w), int(h));
  39     }
  40
  41 };
  42
  43 class KCF_Tracker
  44 {
  45     friend ThreadCtx;
  46     friend Kcf_Tracker_Private;
  47 public:
  48     bool m_debug {false};
  49     enum class vd {NONE, PATCH, RESPONSE} m_visual_debug {vd::NONE};
  50     const bool m_use_scale {true};
  51     const bool m_use_color {true};
  52     const bool m_use_subpixel_localization {true};
  53     const bool m_use_subgrid_scale {true};
  54     const bool m_use_subgrid_angle {true};
  55     const bool m_use_cnfeat {true};
  56     const bool m_use_linearkernel {false};
  57     const int p_cell_size = 4;            //4 for hog (= bin_size)
  58
  59     /*
  60     padding             ... extra area surrounding the target           (1.5)
  61     kernel_sigma        ... gaussian kernel bandwidth                   (0.5)
  62     lambda              ... regularization                              (1e-4)
  63     interp_factor       ... linear interpolation factor for adaptation  (0.02)
  64     output_sigma_factor ... spatial bandwidth (proportional to target)  (0.1)
  65     cell_size           ... hog cell size                               (4)
  66     */
  67     KCF_Tracker(double padding, double kernel_sigma, double lambda, double interp_factor, double output_sigma_factor, int cell_size);
  68     KCF_Tracker();
  69     ~KCF_Tracker();
  70
  71     // Init/re-init methods
  72     void init(cv::Mat & img, const cv::Rect & bbox, int fit_size_x = -1, int fit_size_y = -1);
  73     void setTrackerPose(BBox_c & bbox, cv::Mat & img, int fit_size_x = -1, int fit_size_y = -1);
  74     void updateTrackerPosition(BBox_c & bbox);
  75
  76     // frame-to-frame object tracking
  77     void track(cv::Mat & img);
  78     BBox_c getBBox();
  79     double getFilterResponse() const; // Measure of tracking accuracy
  80
  81 private:
  82     Fft &fft;
  83
  84     // Initial pose of tracked object in internal image coordinates
  85     // (scaled by p_downscale_factor if p_resize_image)
  86     BBox_c p_init_pose;
  87
  88     // Information to calculate current pose of the tracked object
  89     cv::Point2d p_current_center;
  90     double p_current_scale = 1.;
  91     double p_current_angle = 0.;
  92
  93     double max_response = -1.;
  94
  95     bool p_resize_image = false;
  96
  97     const double p_downscale_factor = 0.5;
  98     const double p_floating_error = 0.0001;
  99
 100     const double p_padding = 1.5;
 101     const double p_output_sigma_factor = 0.1;
 102     double p_output_sigma;
 103     const double p_kernel_sigma = 0.5;    //def = 0.5
 104     const double p_lambda = 1e-4;         //regularization in learning step
 105     const double p_interp_factor = 0.02;  //def = 0.02, linear interpolation factor for adaptation
 106     cv::Size p_windows_size;              // size of the patch to find the tracked object in
 107     cv::Size fit_size;                    // size to which rescale the patch for better FFT performance
 108
 109     const uint p_num_scales = m_use_scale ? 5 : 1;
 110     const double p_scale_step = 1.03;
 111     double p_min_max_scale[2];
 112     std::vector<double> p_scales;
 113
 114     const uint p_num_angles = 3;
 115     const int p_angle_step = 10;
 116     std::vector<double> p_angles;
 117
 118     const int p_num_of_feats = 31 + (m_use_color ? 3 : 0) + (m_use_cnfeat ? 10 : 0);
 119     cv::Size feature_size;
 120
 121     std::unique_ptr<Kcf_Tracker_Private> d;
 122
 123     class Model {
 124         cv::Size feature_size;
 125         uint height, width, n_feats;
 126     public:
 127         ComplexMat yf {height, width, 1};
 128         ComplexMat model_alphaf {height, width, 1};
 129         ComplexMat model_alphaf_num {height, width, 1};
 130         ComplexMat model_alphaf_den {height, width, 1};
 131         ComplexMat model_xf {height, width, n_feats};
 132         ComplexMat xf {height, width, n_feats};
 133
 134         // Temporary variables for trainig
 135         MatScaleFeats patch_feats{1, n_feats, feature_size};
 136         MatScaleFeats temp{1, n_feats, feature_size};
 137
 138
 139
 140         Model(cv::Size feature_size, uint _n_feats)
 141             : feature_size(feature_size)
 142             , height(Fft::freq_size(feature_size).height)
 143             , width(Fft::freq_size(feature_size).width)
 144             , n_feats(_n_feats) {}
 145     };
 146
 147     std::unique_ptr<Model> model;
 148
 149     class GaussianCorrelation {
 150       public:
 151         GaussianCorrelation(uint num_scales, uint num_feats, cv::Size size)
 152             : xf_sqr_norm(num_scales)
 153             , xyf(Fft::freq_size(size), num_feats, num_scales)
 154             , ifft_res(num_scales, size)
 155             , k(num_scales, size)
 156         {}
 157         void operator()(ComplexMat &result, const ComplexMat &xf, const ComplexMat &yf, double sigma, bool auto_correlation, const KCF_Tracker &kcf);
 158
 159       private:
 160         DynMem xf_sqr_norm;
 161         DynMem yf_sqr_norm{1};
 162         ComplexMat xyf;
 163         MatScales ifft_res;
 164         MatScales k;
 165     };
 166
 167     //helping functions
 168     void scale_track(ThreadCtx &vars, cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray);
 169     cv::Mat get_subwindow(const cv::Mat &input, int cx, int cy, int size_x, int size_y, double angle) const;
 170     cv::Mat gaussian_shaped_labels(double sigma, int dim1, int dim2);
 171     std::unique_ptr<GaussianCorrelation> gaussian_correlation;
 172     cv::Mat circshift(const cv::Mat &patch, int x_rot, int y_rot) const;
 173     cv::Mat cosine_window_function(int dim1, int dim2);
 174     cv::Mat get_features(cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray, cv::Mat *dbg_patch, int cx, int cy, int size_x, int size_y, double scale, double angle) const;
 175     cv::Point2f sub_pixel_peak(cv::Point &max_loc, cv::Mat &response) const;
 176     double sub_grid_scale(uint index);
 177     void resizeImgs(cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray);
 178     void train(cv::Mat input_rgb, cv::Mat input_gray, double interp_factor);
 179     double findMaxReponse(uint &max_idx, cv::Point2d &new_location) const;
 180     double sub_grid_angle(uint max_index);
 181 };
 182
 183 #endif //KCF_HEADER_6565467831231