TLD取经之路（2）-- 初窥门径：运行DEMO

最新推荐文章于 2016-06-01 16:15:14 发布
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分类专栏： Computer Vision 文章标签： cv CV openCV opencv OpenCV Opencv openCv OpenCv OPENCV TLD tld
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cv_richie/article/details/8497711
本文详细介绍了如何使用Matlab版源程序和C程序进行目标跟踪，通过配置和运行特定脚本完成编译与执行。提供了包含100帧的越野摩托车跟踪图作为DEMO输入，初始位置信息存于文本文件中。运行过程中，跟踪效果会随着学习过程逐步提升，帧率稳定在13-17帧。同时，文章指出在首次经过错误识别后，重复执行DEMO可显著改善跟踪精度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

matlab版源程序：http://download.youkuaiyun.com/detail/cv_richie/4982673

C程序：http://download.youkuaiyun.com/detail/cv_richie/4982678

晚点我会把我注释的版本发上来。

  


把一切都配置好之后，运行Compile.m文件即可顺利完成编译，提示完成以后，直接运行run_Tld.m即可看到DEMO。


    作者给的DEMO的输入在_input文件夹下，是100帧的越野摩托车的跟踪图，初始位置的信息保存在_input中的文本文件中，里面就是初始框的四点位置信息。DEMO程序运行过程中可以看到其中有一帧还会有错误识别，当把_input中的图片全部复制一遍，让DEMO跑200帧时，在第二次经过那个错检的石头时就不会再出现错误，随着学习过程，跟踪效果逐步提升。DEMO的帧率维持在13-17帧左右
先写这些，下面继续看代码ing
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