TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解之（七）

 TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解之（七）

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。

FerNNClassifier.h

1. /* 
2.  * FerNNClassifier.h
3.  */  
4.   
5. #include <opencv2/opencv.hpp>  
6. #include <stdio.h>  
7. class FerNNClassifier{  
8. private:  
9.   //下面这些参数通过开始运行时读入parameters.yml文件进行初始化  
10.   float thr_fern;  
11.   int structSize;  
12.   int nstructs;  
13.   float valid;  
14.   float ncc_thesame;  
15.   float thr_nn;  
16.   int acum;  
17. public:  
18.   //Parameters  
19.   float thr_nn_valid;  
20.   
21.   void read(const cv::FileNode& file);  
22.   void prepare(const std::vector<cv::Size>& scales);  
23.   void getFeatures(const cv::Mat& image,const int& scale_idx,std::vector<int>& fern);  
24.   void update(const std::vector<int>& fern, int C, int N);  
25.   float measure_forest(std::vector<int> fern);  
26.   void trainF(const std::vector<std::pair<std::vector<
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