]> rtime.felk.cvut.cz Git - hercules2020/kcf.git/blob - src/kcf.h
added color name features
[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 "fhog.hpp"
7 #include "complexmat.hpp"
8 #include "cnfeat.hpp"
9
10 struct BBox_c
11 {
12     double cx, cy, w, h;
13
14     inline void scale(double factor)
15     {
16         cx *= factor;
17         cy *= factor;
18         w  *= factor;
19         h  *= factor;
20     }
21
22     inline cv::Rect get_rect()
23     {
24         return cv::Rect(cx-w/2., cy-h/2., w, h);
25     }
26
27 };
28
29 class KCF_Tracker
30 {
31 public:
32     bool m_use_scale {true};
33     bool m_use_color {true};
34     bool m_use_subpixel_localization {true};
35     bool m_use_subgrid_scale {true};
36     bool m_use_multithreading {true};
37     bool m_use_cnfeat {true};
38
39     /*
40     padding             ... extra area surrounding the target           (1.5)
41     kernel_sigma        ... gaussian kernel bandwidth                   (0.5)
42     lambda              ... regularization                              (1e-4)
43     interp_factor       ... linear interpolation factor for adaptation  (0.02)
44     output_sigma_factor ... spatial bandwidth (proportional to target)  (0.1)
45     cell_size           ... hog cell size                               (4)
46     */
47     KCF_Tracker(double padding, double kernel_sigma, double lambda, double interp_factor, double output_sigma_factor, int cell_size) :
48         p_padding(padding), p_output_sigma_factor(output_sigma_factor), p_kernel_sigma(kernel_sigma),
49         p_lambda(lambda), p_interp_factor(interp_factor), p_cell_size(cell_size) {}
50     KCF_Tracker() {}
51
52     // Init/re-init methods
53     void init(cv::Mat & img, const cv::Rect & bbox);
54     void setTrackerPose(BBox_c & bbox, cv::Mat & img);
55     void updateTrackerPosition(BBox_c & bbox);
56
57     // frame-to-frame object tracking
58     void track(cv::Mat & img);
59     BBox_c getBBox();
60
61 private:
62     BBox_c p_pose;
63     bool p_resize_image = false;
64
65     double p_padding = 1.5;
66     double p_output_sigma_factor = 0.1;
67     double p_output_sigma;
68     double p_kernel_sigma = 0.5;    //def = 0.5
69     double p_lambda = 1e-4;         //regularization in learning step
70     double p_interp_factor = 0.02;  //def = 0.02, linear interpolation factor for adaptation
71     int p_cell_size = 4;            //4 for hog (= bin_size)
72     int p_windows_size[2];
73     cv::Mat p_cos_window;
74     int p_num_scales {7};
75     double p_scale_step = 1.02;
76     double p_current_scale = 1.;
77     double p_min_max_scale[2];
78     std::vector<double> p_scales;
79
80     //model
81     ComplexMat p_yf;
82     ComplexMat p_model_alphaf;
83     ComplexMat p_model_alphaf_num;
84     ComplexMat p_model_alphaf_den;
85     ComplexMat p_model_xf;
86
87     //helping functions
88     cv::Mat get_subwindow(const cv::Mat & input, int cx, int cy, int size_x, int size_y);
89     cv::Mat gaussian_shaped_labels(double sigma, int dim1, int dim2);
90     ComplexMat gaussian_correlation(const ComplexMat & xf, const ComplexMat & yf, double sigma, bool auto_correlation = false);
91     cv::Mat circshift(const cv::Mat & patch, int x_rot, int y_rot);
92     cv::Mat cosine_window_function(int dim1, int dim2);
93     ComplexMat fft2(const cv::Mat & input);
94     ComplexMat fft2(const std::vector<cv::Mat> & input, const cv::Mat & cos_window);
95     cv::Mat ifft2(const ComplexMat & inputf);
96     std::vector<cv::Mat> get_features(cv::Mat & input_rgb, cv::Mat & input_gray, int cx, int cy, int size_x, int size_y, double scale = 1.);
97     cv::Point2f sub_pixel_peak(cv::Point & max_loc, cv::Mat & response);
98     double sub_grid_scale(std::vector<double> & responses, int index = -1);
99
100 };
101
102 #endif //KCF_HEADER_6565467831231