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 public:
  47     bool m_debug {false};
  48     bool m_visual_debug {false};
  49     const bool m_use_scale {true};
  50     const bool m_use_color {true};
  51     const bool m_use_subpixel_localization {true};
  52     const bool m_use_subgrid_scale {true};
  53     const bool m_use_cnfeat {true};
  54     const bool m_use_linearkernel {false};
  55     const int p_cell_size = 4;            //4 for hog (= bin_size)
  56
  57     /*
  58     padding             ... extra area surrounding the target           (1.5)
  59     kernel_sigma        ... gaussian kernel bandwidth                   (0.5)
  60     lambda              ... regularization                              (1e-4)
  61     interp_factor       ... linear interpolation factor for adaptation  (0.02)
  62     output_sigma_factor ... spatial bandwidth (proportional to target)  (0.1)
  63     cell_size           ... hog cell size                               (4)
  64     */
  65     KCF_Tracker(double padding, double kernel_sigma, double lambda, double interp_factor, double output_sigma_factor, int cell_size);
  66     KCF_Tracker();
  67     ~KCF_Tracker();
  68
  69     // Init/re-init methods
  70     void init(cv::Mat & img, const cv::Rect & bbox, int fit_size_x = -1, int fit_size_y = -1);
  71     void setTrackerPose(BBox_c & bbox, cv::Mat & img, int fit_size_x = -1, int fit_size_y = -1);
  72     void updateTrackerPosition(BBox_c & bbox);
  73
  74     // frame-to-frame object tracking
  75     void track(cv::Mat & img);
  76     BBox_c getBBox();
  77     double getFilterResponse() const; // Measure of tracking accuracy
  78
  79 private:
  80     Fft &fft;
  81
  82     // Initial pose of tracked object in internal image coordinates
  83     // (scaled by p_downscale_factor if p_resize_image)
  84     BBox_c p_init_pose;
  85
  86     // Information to calculate current pose of the tracked object
  87     cv::Point2d p_current_center;
  88     double p_current_scale = 1.;
  89
  90     double max_response = -1.;
  91
  92     bool p_resize_image = false;
  93
  94     const double p_downscale_factor = 0.5;
  95     const double p_floating_error = 0.0001;
  96
  97     const double p_padding = 1.5;
  98     const double p_output_sigma_factor = 0.1;
  99     double p_output_sigma;
 100     const double p_kernel_sigma = 0.5;    //def = 0.5
 101     const double p_lambda = 1e-4;         //regularization in learning step
 102     const double p_interp_factor = 0.02;  //def = 0.02, linear interpolation factor for adaptation
 103     cv::Size p_windows_size;              // size of the patch to find the tracked object in
 104     cv::Size fit_size;                    // size to which rescale the patch for better FFT performance
 105
 106     const uint p_num_scales = m_use_scale ? 7 : 1;
 107     const double p_scale_step = 1.02;
 108     double p_min_max_scale[2];
 109     std::vector<double> p_scales;
 110
 111     const uint p_num_angles = 1;
 112     const int p_angle_step = 10;
 113     std::vector<double> p_angles;
 114
 115     const int p_num_of_feats = 31 + (m_use_color ? 3 : 0) + (m_use_cnfeat ? 10 : 0);
 116     cv::Size feature_size;
 117
 118     Kcf_Tracker_Private &d;
 119
 120     class Model {
 121         cv::Size feature_size;
 122         uint height, width, n_feats;
 123     public:
 124         ComplexMat yf {height, width, 1};
 125         ComplexMat model_alphaf {height, width, 1};
 126         ComplexMat model_alphaf_num {height, width, 1};
 127         ComplexMat model_alphaf_den {height, width, 1};
 128         ComplexMat model_xf {height, width, n_feats};
 129         ComplexMat xf {height, width, n_feats};
 130
 131         // Temporary variables for trainig
 132         MatScaleFeats patch_feats{1, n_feats, feature_size};
 133         MatScaleFeats temp{1, n_feats, feature_size};
 134
 135
 136
 137         Model(cv::Size feature_size, uint _n_feats)
 138             : feature_size(feature_size)
 139             , height(Fft::freq_size(feature_size).height)
 140             , width(Fft::freq_size(feature_size).width)
 141             , n_feats(_n_feats) {}
 142     };
 143
 144     std::unique_ptr<Model> model;
 145
 146     class GaussianCorrelation {
 147       public:
 148         GaussianCorrelation(uint num_scales, uint num_feats, cv::Size size)
 149             : xf_sqr_norm(num_scales)
 150             , xyf(Fft::freq_size(size), num_feats, num_scales)
 151             , ifft_res(num_scales, size)
 152             , k(num_scales, size)
 153         {}
 154         void operator()(ComplexMat &result, const ComplexMat &xf, const ComplexMat &yf, double sigma, bool auto_correlation, const KCF_Tracker &kcf);
 155
 156       private:
 157         DynMem xf_sqr_norm;
 158         DynMem yf_sqr_norm{1};
 159         ComplexMat xyf;
 160         MatScales ifft_res;
 161         MatScales k;
 162     };
 163
 164     //helping functions
 165     void scale_track(ThreadCtx &vars, cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray);
 166     cv::Mat get_subwindow(const cv::Mat &input, int cx, int cy, int size_x, int size_y) const;
 167     cv::Mat gaussian_shaped_labels(double sigma, int dim1, int dim2);
 168     std::unique_ptr<GaussianCorrelation> gaussian_correlation;
 169     cv::Mat circshift(const cv::Mat &patch, int x_rot, int y_rot) const;
 170     cv::Mat cosine_window_function(int dim1, int dim2);
 171     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) const;
 172     cv::Point2f sub_pixel_peak(cv::Point &max_loc, cv::Mat &response) const;
 173     double sub_grid_scale(uint index);
 174     void resizeImgs(cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray);
 175     void train(cv::Mat input_rgb, cv::Mat input_gray, double interp_factor);
 176     double findMaxReponse(uint &max_idx, cv::Point2d &new_location) const;
 177 };
 178
 179 #endif //KCF_HEADER_6565467831231