matlab--TLD配置

最新推荐文章于 2022-04-26 06:11:24 发布

heroacool

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分类专栏：计算机视觉文章标签： matlab tld opencv

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/heroacool/article/details/50827824

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本文档详细介绍了如何配置OpenCV环境以实现TLD（Tracking-Learning-Detection）算法的目标跟踪功能。主要内容包括调整路径配置、注释不必要的宏定义、修改目标跟踪参数以及设置摄像头输入等步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1，打开compile.m文件，把里面的对OpenCV的绝对路径改成自己在电脑上安装的OpenCV的路径。

  include = ' -ID:\opencv\build\include\opencv2\ -ID:\opencv\build\include\opencv\ -ID:\opencv\build\include\';
    libpath = 'D:\opencv\build\x86\vc9\lib\';

2，在TLD中，lk和fern的cpp文件里面的

//#ifdef _CHAR16T
//#define CHAR16_T
//#endif

注释掉。

bb_overlap.cpp中的宏控制也需要注释掉，我糙

3，修改lk.cpp里面的

cvCalcOpticalFlowPyrLK( IMG[J], IMG[I], PYR[J], PYR[I], points[1], points[2], nPts, cvSize(win_size,win_size), Level, 0 , 0, cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,20,0.03), CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES | CV_LKFLOW_PYR_A_READY | CV_LKFLOW_PYR_B_READY );

改为

cvCalcOpticalFlowPyrLK( IMG[J], IMG[I], PYR[J], PYR[I], points[1], points[2], nPts, cvSize(win_size,win_size), Level, status , 0, cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,20,0.03), CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES | CV_LKFLOW_PYR_A_READY | CV_LKFLOW_PYR_B_READY );

4，run_TLD.m里需要改摄像头输入

opt.source          = struct( 'camera',1,'input' ,'_input/' ,'bb0' ,[]);

0：视频
1：摄像头输入

参考资料
1，http://blog.youkuaiyun.com/ilekoaiq/article/details/8050536