Python 版目标跟踪 otb benchmark配置

本文介绍了如何使用Python编写视频跟踪代码,并结合OTBbenchmark进行目标跟踪器的比较。作者分享了将每帧目标写入txt文件,然后转换为OTBbenchmark所需的mat文件格式的过程,强调了res矩阵与configseq的对应以及处理可能出现的错误。文章还提醒读者注意运行时的函数定义和干扰问题。

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Python 版目标跟踪 otb benchmark配置

#这是我第一次写博客有些小激动,有不对的敬请指教
最近有Python写了一个视频跟踪的代码,想要写一篇论文需要比较相关跟踪器,需要使用otb benchmark,经过两天的探索,在此想记录下来以备不时之需。

##python 将每一帧跟踪到的目标写入txt文件中,我的思路主要是生成otb benchmark所需要的文件mat类型,因为是公共数据集,所以为了方便我只修改了result 当中的res这一选项,言归正传。在这里插入图片描述

将matlab工作区域切换到txt所在文件,右键导入数据,这里没有敲代码实现因为实在是没有太多时间了、、、
这里有一个坑,因为benchmark当中的result 的res中矩阵形式所以我们也要选取矩阵类型,另根据自己的情况选择分割号进行操作,导入数据之后,工作区会有矩阵的相应的名字。在这里插入图片描述
三句命令即可以完成mat文件的创作。。
接下来说一下mat文件创建过程中我犯的错在这里插入图片描述
res这一项中与我们的txt文件中的要一一对应,有的时候导入的时候会出错,要留心。type类型是要与我们的configseq中的类型一致,如果不一致有的时候会发生,维度不一致的错误。

贴一下我的configseq 和configtracer
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
圈住的地方我们要注意
运行的时候,有的时候会出现没定义某一个函数的问题,主要原因在于我们要先运行一下main——running 这个函数,此时运行的时候要只保留自己的tracker即可。
每一次运行完一个configseq的时候,在permat文件夹下会生成一些文件,要删除掉因为会对新的mat产生干扰,前途是两次configseq数量不一致。贴一下自己漂亮的图线
在这里插入图片描述

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