]> rtime.felk.cvut.cz Git - hercules2020/kcf.git/blobdiff - src/kcf.h
Make visual debug mode to work properly
[hercules2020/kcf.git] / src / kcf.h
index 482017342147260181b1a79e4d697bc96690db06..cc735d768cd6733ad6e8fb2abf2095187f03f1ec 100644 (file)
--- a/src/kcf.h
+++ b/src/kcf.h
@@ -9,7 +9,7 @@
 #ifdef CUFFT
 #include "complexmat.cuh"
 #include "cuda_functions.cuh"
-#include "cuda/cuda_error_check.cuh"
+#include "cuda_error_check.hpp"
 #include <cuda_runtime.h>
 #else
 #include "complexmat.hpp"
 
 #include "cnfeat.hpp"
 #include "fft.h"
-#include "threadctx.hpp"
 #include "pragmas.h"
 
+class Kcf_Tracker_Private;
+struct ThreadCtx;
+
 struct BBox_c
 {
     double cx, cy, w, h;
 
+    inline cv::Point2d center() const { return cv::Point2d(cx, cy); }
+
     inline void scale(double factor)
     {
         cx *= factor;
@@ -32,18 +36,6 @@ struct BBox_c
         h  *= factor;
     }
 
-    inline void scale_x(double factor)
-    {
-        cx *= factor;
-        w  *= factor;
-    }
-
-    inline void scale_y(double factor)
-    {
-        cy *= factor;
-        h  *= factor;
-    }
-
     inline cv::Rect get_rect()
     {
         return cv::Rect(int(cx-w/2.), int(cy-h/2.), int(w), int(h));
@@ -53,29 +45,17 @@ struct BBox_c
 
 class KCF_Tracker
 {
+    friend ThreadCtx;
 public:
-    bool m_debug     {false};
-    bool m_use_scale {true};
-    bool m_use_color {true};
-#ifdef ASYNC
-    bool m_use_multithreading {true};
-#else
-    bool m_use_multithreading {false};
-#endif //ASYNC
-    bool m_use_subpixel_localization {true};
-    bool m_use_subgrid_scale {true};
-    bool m_use_cnfeat {true};
-    bool m_use_linearkernel {false};
-#ifdef BIG_BATCH
-    bool m_use_big_batch {true};
-#else
-    bool m_use_big_batch {false};
-#endif
-#ifdef CUFFT
-    bool m_use_cuda {true};
-#else
-    bool m_use_cuda {false};
-#endif
+    bool m_debug {false};
+    bool m_visual_debug {false};
+    const bool m_use_scale {true};
+    const bool m_use_color {true};
+    const bool m_use_subpixel_localization {true};
+    const bool m_use_subgrid_scale {true};
+    const bool m_use_cnfeat {true};
+    const bool m_use_linearkernel {false};
+    const int p_cell_size = 4;            //4 for hog (= bin_size)
 
     /*
     padding             ... extra area surrounding the target           (1.5)
@@ -90,8 +70,8 @@ public:
     ~KCF_Tracker();
 
     // Init/re-init methods
-    void init(cv::Mat & img, const cv::Rect & bbox, int fit_size_x, int fit_size_y);
-    void setTrackerPose(BBox_c & bbox, cv::Mat & img, int fit_size_x, int fit_size_y);
+    void init(cv::Mat & img, const cv::Rect & bbox, int fit_size_x = -1, int fit_size_y = -1);
+    void setTrackerPose(BBox_c & bbox, cv::Mat & img, int fit_size_x = -1, int fit_size_y = -1);
     void updateTrackerPosition(BBox_c & bbox);
 
     // frame-to-frame object tracking
@@ -102,40 +82,43 @@ public:
 private:
     Fft &fft;
 
-    BBox_c p_pose;
+    // Initial pose of tracked object in internal image coordinates
+    // (scaled by p_downscale_factor if p_resize_image)
+    BBox_c p_init_pose;
+
+    // Information to calculate current pose of the tracked object
+    cv::Point2d p_current_center;
+    double p_current_scale = 1.;
+
     double max_response = -1.;
 
     bool p_resize_image = false;
-    bool p_fit_to_pw2 = false;
 
     const double p_downscale_factor = 0.5;
-    double p_scale_factor_x = 1;
-    double p_scale_factor_y = 1;
     const double p_floating_error = 0.0001;
 
-    double p_padding = 1.5;
-    double p_output_sigma_factor = 0.1;
+    const double p_padding = 1.5;
+    const double p_output_sigma_factor = 0.1;
     double p_output_sigma;
-    double p_kernel_sigma = 0.5;    //def = 0.5
-    double p_lambda = 1e-4;         //regularization in learning step
-    double p_interp_factor = 0.02;  //def = 0.02, linear interpolation factor for adaptation
-    int p_cell_size = 4;            //4 for hog (= bin_size)
-    cv::Size p_windows_size;
-    uint p_num_scales {7};
-    double p_scale_step = 1.02;
-    double p_current_scale = 1.;
+    const double p_kernel_sigma = 0.5;    //def = 0.5
+    const double p_lambda = 1e-4;         //regularization in learning step
+    const double p_interp_factor = 0.02;  //def = 0.02, linear interpolation factor for adaptation
+    cv::Size p_windows_size;              // size of the patch to find the tracked object in
+    cv::Size fit_size;                    // size to which rescale the patch for better FFT performance
+
+    const uint p_num_scales = m_use_scale ? 7 : 1;
+    const double p_scale_step = 1.02;
     double p_min_max_scale[2];
     std::vector<double> p_scales;
 
-    //for big batch
-    int p_num_of_feats;
-    cv::Size p_roi;
+    const uint p_num_angles = 1;
+    const int p_angle_step = 10;
+    std::vector<double> p_angles = {0};
 
-    std::vector<ThreadCtx> p_threadctxs;
+    const int p_num_of_feats = 31 + (m_use_color ? 3 : 0) + (m_use_cnfeat ? 10 : 0);
+    cv::Size feature_size;
 
-    //CUDA compability
-    cv::Mat p_rot_labels;
-    DynMem p_rot_labels_data;
+    Kcf_Tracker_Private &d;
 
     //model
     ComplexMat p_yf;
@@ -144,17 +127,38 @@ private:
     ComplexMat p_model_alphaf_den;
     ComplexMat p_model_xf;
     ComplexMat p_xf;
+
+    class GaussianCorrelation {
+      public:
+        GaussianCorrelation(uint num_scales, cv::Size size)
+            : xf_sqr_norm(num_scales)
+            , xyf(Fft::freq_size(size), 1, num_scales)
+            , ifft_res(num_scales, size)
+            , k(num_scales, size)
+        {}
+        void operator()(ComplexMat &result, const ComplexMat &xf, const ComplexMat &yf, double sigma, bool auto_correlation, const KCF_Tracker &kcf);
+
+      private:
+        DynMem xf_sqr_norm;
+        DynMem yf_sqr_norm{1};
+        ComplexMat xyf;
+        MatScales ifft_res;
+        MatScales k;
+    };
+
     //helping functions
-    void scale_track(ThreadCtx & vars, cv::Mat & input_rgb, cv::Mat & input_gray);
-    cv::Mat get_subwindow(const cv::Mat & input, int cx, int cy, int size_x, int size_y);
+    void scale_track(ThreadCtx &vars, cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray);
+    cv::Mat get_subwindow(const cv::Mat &input, int cx, int cy, int size_x, int size_y) const;
     cv::Mat gaussian_shaped_labels(double sigma, int dim1, int dim2);
-    void gaussian_correlation(struct ThreadCtx &vars, const ComplexMat & xf, const ComplexMat & yf, double sigma, bool auto_correlation = false);
-    cv::Mat circshift(const cv::Mat & patch, int x_rot, int y_rot);
+    std::unique_ptr<GaussianCorrelation> gaussian_correlation;
+    cv::Mat circshift(const cv::Mat &patch, int x_rot, int y_rot) const;
     cv::Mat cosine_window_function(int dim1, int dim2);
-    void get_features(cv::Mat & input_rgb, cv::Mat & input_gray, int cx, int cy, int size_x, int size_y, ThreadCtx & vars, double scale = 1.);
-    cv::Point2f sub_pixel_peak(cv::Point & max_loc, cv::Mat & response);
-    double sub_grid_scale(int index = -1);
-
+    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;
+    cv::Point2f sub_pixel_peak(cv::Point &max_loc, cv::Mat &response) const;
+    double sub_grid_scale(uint index);
+    void resizeImgs(cv::Mat &input_rgb, cv::Mat &input_gray);
+    void train(cv::Mat input_rgb, cv::Mat input_gray, double interp_factor);
+    double findMaxReponse(uint &max_idx, cv::Point2d &new_location) const;
 };
 
 #endif //KCF_HEADER_6565467831231