目标跟踪CSK算法python实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

“““
This is a python reimplementation of the open source tracker in
http://www2.isr.uc.pt/~henriques/circulant/index.html
Found http://wiki.scipy.org/NumPy_for_Matlab_Users very useful
based on the work of João F. Henriques 2012
http://www.isr.uc.pt/~henriques
Rodrigo Benenson MPI-Inf 2013
http://rodrigob.github.io
“““

from __future__ import print_function

import os
import os.path
import sys
import glob
import time
from optparse import OptionParser

import scipy.misc
import pylab

debug = False

class CirculantMatrixTracker:

    def __init__（self object_example）:
        “““
       object_example是显示要跟踪的对象的图像
        “““

        return

    def find（self image）:
        “““
        将返回找到对象的x/y坐标和分数
        “““

        return

    def update_template（self new_example forget_factor=1）:
        “““
       更新跟踪模板，
    new_example应该与大小相匹配
    提供给构造函数的示例
        “““

        return

def load_video_info（video_path）:
    “““
    加载给定路径中视频的所有相关信息：
    图像文件列表（字符串的单元格数组），
    初始位置（1x2），目标大小（1x2），是否将视频大小调整为一半（boolean），
    以及用于精确计算的ground truth信息（Nx2 for N frames）。
    坐标的排序始终是[y，x]。
    返回视频的路径，因为如果图像位于子文件夹中，它可能会改变（这是MILTrack视频的默认设置）。
    “““
    # 加载 ground truth（MILTrack的格式）
    text_files = glob.glob（os.path.join（video_path “*_gt.txt“））
    assert text_files 
        “No initial position and ground truth （*_gt.txt） to load.“

    first_file_path = os.path.join（video_path text_files[0]）
    #f = open（first_file_path “r“）
    #ground_truth = textscan（f ‘%f%f%f%f‘） # [x y width height]
    #ground_truth = cat（2 ground_truth{:}）
    ground_truth = pylab.loadtxt（first_file_path delimiter=““）
    #f.close（）

    # 设置初始位置和大小
    first_ground_truth = ground_truth[0 :]
    # target_sz包含height width
    target_sz = pylab.array（[first_ground_truth[3] first_ground_truth[2]]）
    # pos 包含 y x center
    pos = [first_ground_truth[1] first_ground_truth[0]] + pylab.floor（target_sz / 2）

    #try:
    if True:
        # 插入缺失的注释
        # 每5帧中有4帧用零填充
        for i in range（4）:  # x y width height
            xp = range（0 ground_truth.shape[0] 5）
            fp = ground_truth[xp i]
            x = range（ground_truth.shape[0]）
            ground_truth[: i] = pylab.interp（x xp fp）
        # store positions instead of boxes
        ground_truth = ground_truth[: [1 0]] + ground_truth[: [3 2]] / 2
    #except Exception as e:
    else:
        print（“Failed to gather ground truth data“）
        #print（“Error“ e）
        # ok wrong format or we just don‘t have ground truth data.
        ground_truth = []

    #列出所有帧。 首先，尝试MILTrack的格式，其中的初始和最后帧号存储在文本文件中。 如果它不起作用，
    #尝试加载文件夹中的所有png/jpg文件。
    text_files = glob.glob（os.path.join（video_path “*_frames.txt“））
    if text_files:
        first_file_path = os.path.join（video_path text_files[0]）
        #f = open（first_file_path “r“）
        #frames = textscan（f ‘%f%f‘）
        frames = pylab.loadtxt（first_file_path delimiter=““ dtype=int