【opencv】dnn示例-vit_tracker.cpp 使用OpenCV库和ViTTrack模型实现的视频追踪程序

这段代码是一个使用OpenCV库和ViTTrack模型实现的视频追踪程序。程序通过摄像头或视频文件获取图像序列，并对选定的目标对象进行实时追踪。

代码主要分为以下几个部分：

导入必要的库：程序开始时先导入了iostream，cmath以及相关OpenCV的库。

参数解析：通过定义一个参数字典keys来解析命令行输入的参数，这些参数包括输入的视频源、模型的路径以及计算后端等。

追踪器的创建与设置：使用给定的模型文件以及命令行参数中的后端和目标设备选项，创建一个ViT追踪器对象。

视频捕获：程序尝试打开摄像头或读取视频文件。如果指定了摄像头或视频文件但不能成功打开，程序将输出错误信息。

目标对象的选择：获取视频的第一帧，并让用户选择一个区域作为追踪的初始目标。

追踪循环：程序进入一个循环，不断从视频源获取新的帧，并使用追踪器更新目标位置。每一次追踪完成后，都会输出框架的计数、预测分数、目标位置方框以及每帧追踪耗时。

追踪结果展示：将追踪的结果（目标位置的矩形框及其分数）覆盖在原图像上，并在窗口中展示出来。

退出处理：程序会在按下ESC键后退出追踪循环，并关闭程序。

整体而言，代码实现了一个基于ViT追踪模型的视频目标追踪系统，包含了从视频源获取图像、初始化追踪目标、连续追踪目标以及展示追踪结果等功能。程序使用OpenCV的DNN模块加载ONNX格式的深度学习模型，并通过选择合适的后端（例如CUDA）和目标设备来加速计算过程。

// VitTracker
// model: https://github.com/opencv/opencv_zoo/tree/main/models/object_tracking_vittrack


#include <iostream> // 引入输入输出流库
#include <cmath> // 引入数学运算库


#include <opencv2/dnn.hpp> // 引入OpenCV深度神经网络模块
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 引入OpenCV图像处理模块
#include <opencv2/highgui.hpp> // 引入OpenCV高级用户界面模块
#include <opencv2/video.hpp> // 引入OpenCV视频处理模块


using namespace cv; // 使用cv命名空间简化代码
using namespace cv::dnn; // 使用cv::dnn命名空间简化代码


const char *keys = // 定义命令行参