TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解之（三）
下面是自己在看论文和这些大牛的分析过程中，对进行了一些理解，但是由于自己接触图像处理和机器视觉没多久，另外由于自己能力比较弱，所以分析过程可能会有不少的错误，希望各位不吝指正。而且，因为很多地方不懂，所以注释得非常乱，还海涵。
从main()函数切入，分析整个TLD运行过程如下：
（这里只是分析工作过程，全部注释的代码见博客的更新）
1、分析运行的命令行参数；
./run_tld -p ../parameters.yml -s ../datasets/06_car/car.mpg -b ../datasets/06_car/init.txt –r
2、读入初始化参数（程序中变量）的文件parameters.yml；
3、通过文件或者用户鼠标框选的方式指定要跟踪的目标的Bounding Box；
4、用上面得到的包含要跟踪目标的Bounding Box和第一帧图像去初始化TLD系统，
tld.init(last_gray, box, bb_file); 初始化包含的工作如下：
4.1、buildGrid(frame1, box);
检测器采用扫描窗口的策略：扫描窗口步长为宽高的 10%，尺度缩放系数为1.2；此函数构建全部的扫描窗口grid，并计算每一个扫描窗口与输入的目标box的重叠度；重叠度定义为两个box的交集与它们的并集的比；
4.2、为各种变量或者容器分配内存空间；
4.3、getOverlappingBoxes(box, num_closest_init);
此函数根据传入的box（目标边界框），在整帧图像中的全部扫描窗口中（由上面4.1得到）寻找与该box距离最小（即最相似，重叠度最大）的num_closest_init（10）个窗口，然后把这些窗口归入good_boxes容器。同时，把重叠度小于0.2的，归入bad_boxes容器；相当于对全部的扫描窗口进行筛选。并通过BBhull函数得到这些扫描窗口的最大边界。
4.5、classifier.prepare(scales);
准备分类器，scales容器里是所有扫描窗口的尺度，由上面的buildGrid()函数初始化；
TLD的分类器有三部分：方差分类器模块、集合分类器模块和最近邻分类器模块；这三个分类器是级联的，每一个扫描窗口依次全部通过上面三个分类器，才被认为含有前景目标。这里prepare这个函数主要是初始化集合分类器模块；
集合分类器（随机森林）基于n个基本分类器（共10棵树），每个分类器（树）都是基于一个pixel comparisons（共13个像素比较集）的，也就是说每棵树有13个判断节点（组成一个pixel comparisons），输入的图像片与每一个判断节点（相应像素点）进行比较，产生0或者1，然后将这13个0或者1连成一个13位的二进制码x（有2^13种可能），每一个x对应一个后验概率P(y|x)= #p/(#p+#n) （也有2^13种可能），#p和#n分别是正和负图像片的数目。那么整一个集合分类器（共10个基本分类器）就有10个后验概率了，将10个后验概率进行平均，如果大于阈值（一开始设经验值0.65，后面再训练优化）的话，就认为该图像片含有前景目标；
后验概率P(y|x)= #p/(#p+#n)的产生方法：初始化时，每个后验概率都得初始化为0；运行时候以下面方式更新：将已知类别标签的样本（训练样本）通过n个分类器进行分类，如果分类结果错误，那么相应的#p和#n就会更新，这样P(y|x)也相应更新了。
pixel comparisons的产生方法：先用一个归一化的patch去离散化像素空间，产生所有可能的垂直和水平的pixel comparisons，然后我们把这些pixel comparisons随机分配给n个分类器，每个分类器得到完全不同的pixel comparisons（特征集合），这样，所有分类器的特征组统一起来就可以覆盖整个patch了。
特征是相对于一种尺度的矩形框而言的，TLD中第s种尺度的第i个特征features[s][i] = Feature(x1, y1, x2, y2);是两个随机分配的像素点坐标（就是由这两个像素点比较得到0或者1的）。每一种尺度的扫描窗口都含有totalFeatures = nstructs * structSize个特征；nstructs为树木（由一个特征组构建，每组特征代表图像块的不同视图表示）的个数；structSize为每棵树的特征个数，也即每棵树的判断节点个数；树上每一个特征都作为一个决策节点；
prepare函数的工作就是先给每一个扫描窗口初始化了对应的pixel comparisons（两个随机分配的像素点坐标）；然后初始化后验概率为0；
4.6、generatePositiveData(frame1, num_warps_init);
此函数通过对第一帧图像的目标框box（用户指定的要跟踪的目标）进行仿射变换来合成训练初始分类器的正样本集。具体方法如下：先在距离初始的目标框最近的扫描窗口内选择10个bounding box（已经由上面的getOverlappingBoxes函数得到，存于good_boxes里面了，还记得不？），然后在每个bounding box的内部，进行±1%范围的偏移，±1%范围的尺度变化，±10%范围的平面内旋转，并且在每个像素上增加方差为5的高斯噪声（确切的大小是在指定的范围内随机选择的），那么每个box都进行20次这种几何变换，那么10个box将产生200个仿射变换的bounding box，作为正样本。具体实现如下：
getPattern(frame(best_box), pEx, mean, stdev);此函数将frame图像best_box区域的图像片归一化为均值为0的15*15大小的patch，存于pEx（用于最近邻分类器的正样本）正样本中（最近邻的box的Pattern），该正样本只有一个。
