]> rtime.felk.cvut.cz Git - hercules2020/kcf.git/blob - src/kcf.h
Make OpenCV version checks to work correctly for both 2.x.x and 3.x.x
[hercules2020/kcf.git] / 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 #ifdef CUFFT
10 #include "complexmat.cuh"
11 #include "cuda_functions.cuh"
12 #include "cuda_error_check.hpp"
13 #include <cuda_runtime.h>
14 #else
15 #include "complexmat.hpp"
16 #endif
17
18 #include "cnfeat.hpp"
19 #include "fft.h"
20 #include "pragmas.h"
21
22 class Kcf_Tracker_Private;
23 struct ThreadCtx;
24
25 struct BBox_c
26 {
27     double cx, cy, w, h;
28
29     inline cv::Point2d center() const { return cv::Point2d(cx, cy); }
30
31     inline void scale(double factor)
32     {
33         cx *= factor;
34         cy *= factor;
35         w  *= factor;
36         h  *= factor;
37     }
38
39     inline cv::Rect get_rect()
40     {
41         return cv::Rect(int(cx-w/2.), int(cy-h/2.), int(w), int(h));
42     }
43
44 };
45
46 class KCF_Tracker
47 {
48     friend ThreadCtx;
49 public:
50     bool m_debug     {false};
51     const bool m_use_scale {true};
52     const bool m_use_color {true};
53     const bool m_use_subpixel_localization {true};
54     const bool m_use_subgrid_scale {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
92     double max_response = -1.;
93
94     bool p_resize_image = false;
95
96     const double p_downscale_factor = 0.5;
97     const double p_floating_error = 0.0001;
98
99     const double p_padding = 1.5;
100     const double p_output_sigma_factor = 0.1;
101     double p_output_sigma;
102     const double p_kernel_sigma = 0.5;    //def = 0.5
103     const double p_lambda = 1e-4;         //regularization in learning step
104     const double p_interp_factor = 0.02;  //def = 0.02, linear interpolation factor for adaptation
105     cv::Size p_windows_size;              // size of the patch to find the tracked object in
106     cv::Size fit_size;                    // size to which rescale the patch for better FFT performance
107
108     const uint p_num_scales = m_use_scale ? 7 : 1;
109     const double p_scale_step = 1.02;
110     double p_min_max_scale[2];
111     std::vector<double> p_scales;
112
113     const uint p_num_angles = 1;
114     const int p_angle_step = 10;
115     std::vector<double> p_angles = {0};
116
117     const int p_num_of_feats = 31 + (m_use_color ? 3 : 0) + (m_use_cnfeat ? 10 : 0);
118     cv::Size feature_size;
119
120     Kcf_Tracker_Private &d;
121
122     //model
123     ComplexMat p_yf;
124     ComplexMat p_model_alphaf;
125     ComplexMat p_model_alphaf_num;
126     ComplexMat p_model_alphaf_den;
127     ComplexMat p_model_xf;
128     ComplexMat p_xf;
129
130     class GaussianCorrelation {
131       public:
132         GaussianCorrelation(uint num_scales, cv::Size size)
133             : xf_sqr_norm(num_scales)
134             , xyf(Fft::freq_size(size), 1, num_scales)
135             , ifft_res(num_scales, size)
136             , k(num_scales, size)
137         {}
138         void operator()(ComplexMat &result, const ComplexMat &xf, const ComplexMat &yf, double sigma, bool auto_correlation, const KCF_Tracker &kcf);
139
140       private:
141         DynMem xf_sqr_norm;
142         DynMem yf_sqr_norm{1};
143         ComplexMat xyf;
144         MatScales ifft_res;
145         MatScales k;
146     };
147
148     //helping functions
149     void scale_track(ThreadCtx &vars, cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray);
150     cv::Mat get_subwindow(const cv::Mat &input, int cx, int cy, int size_x, int size_y) const;
151     cv::Mat gaussian_shaped_labels(double sigma, int dim1, int dim2);
152     std::unique_ptr<GaussianCorrelation> gaussian_correlation;
153     cv::Mat circshift(const cv::Mat &patch, int x_rot, int y_rot);
154     cv::Mat cosine_window_function(int dim1, int dim2);
155     cv::Mat get_features(cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray, int cx, int cy, int size_x, int size_y, double scale) const;
156     cv::Point2f sub_pixel_peak(cv::Point &max_loc, cv::Mat &response) const;
157     double sub_grid_scale(uint index);
158     void resizeImgs(cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray);
159     void train(cv::Mat input_rgb, cv::Mat input_gray, double interp_factor);
160     double findMaxReponse(uint &max_idx, cv::Point2d &new_location) const;
161 };
162
163 #endif //KCF_HEADER_6565467831231