【VOT】vot-toolkit（matlab版）的环境配置以及使用方法

目录

一、提前准备的软件

二、运行的环境

三、配置vot-toolkit运行环境

四、融合自己的追踪器

---

一、提前准备的软件

1.vot-toolkit的下载

直接在github上下载官方的文件，链接为votchallenge/toolkit-legacy: Visual Object Tracking (VOT) challenge evaluation toolkit (github.com)

 

 可以看到这是旧版的，因为开发者现在转而去开发Python版的了，所以matlab尽量用2018a之前的，后面可能会出一些bug。

2.trax的下载

链接为votchallenge/trax: Reference implementation of the Visual Tracking eXchange protocol. (github.com)

trax协议的作用是建立各种语言跟踪器与vot-toolkit之间的传输协议，以方便对不同语言写的tracker进行统一分析。

 3.integration的下载

链接为votchallenge/integration: Integration examples and utilities for VOT toolkit (github.com)

用来下载一些官方融合好的样例 

4.Cmake下载

可以根据这篇blog来安装 

(58条消息) Windows下CMake的下载与安装详解_cmake下载_wendy_ya的博客-优快云博客

5.VOT数据集的下载

可以下载不同版本的数据集，在这里下载VOT2016数据集。

二、运行的环境

windows10 x64、matlab2016b、vs2015

三、配置vot-toolkit运行环境

1.完成vot-tooklit中的文件组织结构

这是下载解压后的vot-toolkit文件夹，并且在其中建立native和vot_workspace两个新的文件夹。

打开native文件夹，在其中新建一个trax文件夹， 并把之前下载的trax文件解压至这里。

 

 在vot-toolkit文件夹中按顺序打开tracker文件夹和examples文件夹，并把之前下载的integration文件夹中的matlab、native、python文件夹放在当前目录下。

2.用cmake编译trax

 在之前的trax文件夹内新建一个build文件夹，用于存放解压后的文件。

打开cmake， 设置红框内的地址，并按下两次configure，使得红色消失，再按下generate

 

在build文件夹中生成如上的文件， 并用vs打开ALL_BUILD.vcxproj文件

 在vs界面配置成红框的样子，并按下生成，完成对trax的编译。

3.在matlab中运行

 首先在命令行输入mex -setup，并做相应的选项，保证gcc可以用。

打开*\native\trax\support\matlab路径下的compile_trax.m文件，进行编译。

运行主文件夹中的toolkit_path.m文件

打开*\workspace路径下的workspace_create.m文件，并在vot_workspace文件夹下运行，接下来按顺序输入数据集序号、追踪器名称、用的语言

 然后出现上述的返回，证明vot环境配置成功。

4.运行ncc样例

打开tracker_ncc.m文件，注释第一行，tracker_label赋值“ncc”，表示该追踪器的名称为ncc；再修改第三处红框内的参数，第二个参数表示自己的追踪器存放的地址，如果是按照上述步骤，其地址为*\tracker\examples\matlab，第一个参数表示打开的文件名称，意为在该地址下打开名为“ncc”的文件。

在*\workspace路径下，打开workspace_load.m文件， 在142行左右找到上图语句，把其中的地址改为之前存放VOT数据集的位置。

  

修改完成后，打开* \vot_workspace路径下的run_test.m文件，在vot_workspace文件夹下运行，若成功会出现上述返回，要求你输入要测试的视频序号，输入视频序列对应的序号就会出现跟踪窗口，这时候光标在跟踪窗口中会变成一个十字，点一下才能进入下一帧，若是检测可行的话可以在命令行中输入quit退出。

当run_test.m文件可以正常运行后，需要让追踪器在整个VOT数据集上跑，但本次只是测试样例，可以通过以下方法减少花费的时间

 

在run_experiment.m文件加入红框内的语句，让追踪器对于不同的测试在数据集上都只跑一次（因为默认是跑五次）；接着打开数据集文件夹中的list.txt文件，删除一些视频名称，这样追踪器就只跑上面未删除的视频，大大节省了时间。

做完上述操作，在vot_workspace文件夹下运行run_experiment.m文件，等待运行结束。

运行完成后 生成results文件夹，里面存放运行结果

打开run_analysis文件，按下图修改，再运行

运行成功后生成reports文件夹，里面存放分析的结果

vot-toolkit直接把分析后的结果绘制成图表

如果能够顺利完成上述步骤，说明我们的vot环境配置成功，并且我们已经成功实现运行和评估官方例程ncc。

四、融合自己的追踪器