TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解之（六）上

 TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解之（六）

      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。

TLD.h

1. #include <opencv2/opencv.hpp>  
2. #include <tld_utils.h>  
3. #include <LKTracker.h>  
4. #include <FerNNClassifier.h>  
5. #include <fstream>  
6.   
7.   
8. // 边框
9. struct BoundingBox : public cv::Rect {  
10.   BoundingBox(){}  
11.   BoundingBox(cv::Rect r): cv::Rect(r){}   //继承的话需要初始化基类  
12. public:  
13.   float overlap;        // 与当前的边框重叠
14.   int sidx;             // 规模指数
15. };  
16.   
17. // 检测结构
18. struct DetStruct {  
19.     std::vector<int> bb;  
20.     std::vector<std::vector<int> > patt;  
21.     std::vector<float> conf1;  
22.     std::vector<float> conf2;  
23.     std::vector<std::vector<int> > isin;  
24.     std::vector<cv::Mat> patch;  
25.   };  
26.     
27. // 时间结构
28. struct TempStruct {  
29.     std::vector<std::vector<int> > patt;  
30.     std::vector<float> conf;  
31.   };  
32.  1/5    1 2 3 4 5 下一页 尾页