压缩跟踪Compressive Tracking源码理解
压缩跟踪Compressive Tracking源码理解
http://blog.csdn.net/zouxy09
在前面一个介绍《Real-Time Compressive Tracking》这个paper的感知跟踪算法的博文中，我说过后面会学习下它的C++源码，但是当时因为有些事，所以就没有看了。今天，上到博客，看到一朋友在这个博文中评论说，有个地方不太明白。然后，觉得该履行自己的承诺，去学习学习源码了。所以刚才就花了几个小时去看了C++的源码，做了详细的注释。希望对大家有点帮助。在这也感谢这位朋友。当然，因为自己也刚刚接触这个领域，所以也有很多地方我也看不懂或者理解错了，也渴望大家的指导。
下面是这个算法的工程网站：里面包含了上面这篇论文、Matlab和C++版本的代码，还有测试数据、demo等。
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/CT/CT.htm
之前自己学习这个《Real-Time Compressive Tracking》介绍的感知跟踪算法：
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8118360
非常感谢Kaihua等的paper《Real-Time Compressive Tracking》，非常感谢它的C++代码的编写和贡献者Yang Xian。
这个C++代码编写的非常简洁、清晰和漂亮。另外，经原作者提示，代码注释中不明白的地方（我打问号的地方）可以看本博文的原作者的评论。非常感谢Yang Xian的指导。
好了，废话不多说了。下面是自己注释的源码。因为代码编写的流程非常清晰，所以我就不总结流程了。这个工程包含三个文件：CompressiveTracker.cpp、CompressiveTracker.h和RunTracker.cpp，其中因为RunTracker.cpp和TLD算法中的run_tld.cpp差不多，我这里就不注释了，大家可以参考我之前的：
TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解之（四）
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7893032
下面是具体的源码：
CompressiveTracker.h
/************************************************************************
* File: CompressiveTracker.h
* Brief: C++ demo for paper: Kaihua Zhang, Lei Zhang, Ming-Hsuan Yang,"Real-Time Compressive Tracking," ECCV 2012.
* Version: 1.0
* Author: Yang Xian
* Email: [email protected]
* Date: 2012/08/03
* History:
* Revised by Kaihua Zhang on 14/8/2012
* Email: [email protected]
* Homepage: http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cskhzhang/
************************************************************************/
//这是一个比较常用的C/C++杂注，只要在头文件的最开始加入这条杂注，就能够保证头文件只被插入和编译一次
#pragma once
#include
#include
using std::vector;
using namespace cv;
//---------------------------------------------------
class CompressiveTracker
{
public:
CompressiveTracker(void);
~CompressiveTracker(void);
private:
int featureMinNumRect;
int featureMaxNumRect;
int featureNum; //每个box的harr特征个数（也就是弱分类器个数）
vector> features;
vector> featuresWeight;
int rOuterPositive; //在离上一帧跟踪到的目标位置的距离小于rOuterPositive的范围内采集 正样本
vector samplePositiveBox; //采集的正样本box集
vector sampleNegativeBox; //采集的负样本box集
int rSearchWindow; //扫描窗口的大小，或者说检测box的大小
Mat imageIntegral; //图像的积分图
Mat samplePositiveFeatureValue; //采集的正样本的harr特征值
Mat sampleNegativeFeatureValue; //采集的负样本的harr特征值
//对每个样本z（m维向量），它的低维表示是v（n维向量，n远小于m）。假定v中的各元素是独立分布的。
//假定在分类器H(v)中的条件概率p(vi|y=1)和p(vi|y=0)属于高斯分布，并且可以用以下四个参数来描述：
//分别是描述正负样本的高斯分布的均值u和方差sigma
vector muPositive;
vector sigmaPositive;
vector muNegative;
vector sigmaNegative;
float learnRate; //学习速率，控制分类器参数更新的步长
vector detectBox; //需要检测的box
Mat detectFeatureValue;
RNG rng; //随机数
private:
void HaarFeature(Rect& _objectBox, int _numFeature);
void sampleRect(Mat& _image, Rect& _objectBox, float _rInner, float _rOuter, int _maxSampleNum, vector& _sampleBox);
void sampleRect(Mat& _image, Rect& _objectBox, float _srw, vector& _sampleBox);
void getFeatureValue(Mat& _imageIntegral, vector& _sampleBox, Mat& _sampleFeatureValue);
void classifierUpdate(Mat& _sampleFeatureValue, vector& _mu, vector& _sigma, float _learnRate);
void radioClassifier(vector& _muPos, vector& _sigmaPos, vector& _muNeg, vector& _sigmaNeg,
Mat& _sampleFeatureValue, float& _radioMax, int& _radioMaxIndex);
public:
void processFrame(Mat& _frame, Rect& _objectBox);
void init(Mat& _frame, Rect& _objectBox);
};
CompressiveTracker.cpp
#include "CompressiveTracker.h"
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
//------------------------------------------------
//构造函数，初始化各参数
CompressiveTracker::CompressiveTracker(void)
{
featureMinNumRect = 2;
featureMaxNumRect = 4; // number of rectangle from 2 to 4
featureNum = 50; // number of all weaker classifiers, i.e,feature pool
rOuterPositive = 4; // radical scope of positive samples
rSearchWindow = 25; // size of search window
muPositive = vector(featureNum, 0.0f);
muNegative = vector(featureNum, 0.0f);
sigmaPositive = vector(featureNum, 1.0f);
sigmaNegative = vector(featureNum, 1.0f);
learnRate = 0.85f; // Learning rate parameter
}
CompressiveTracker::~CompressiveTracker(void)
{
}
//通过积分图来计算采集到的每一个样本的harr特征，这个特征通过与featuresWeight来相乘
//就相当于投影到随机测量矩阵中了，也就是进行稀疏表达了。这里不明白的话，可以看下
//论文中的图二，就比较直观了。
//还有一点：实际上这里采用的不属于真正的harr特征，我博客中翻译有误。这里计算的是
//在box中采样得到的不同矩形框的灰度加权求和（当权重是负数的时候就是灰度差）
//当为了表述方便，我下面都用harr特征来描述。
//每一个样本有50个harr特征，每一个harr特征是由2到3个随机选择的矩形框来构成的，
//对这些矩形框的灰度加权求和作为这一个harr特征的特征值。
void CompressiveTracker::HaarFeature(Rect& _objectBox, int _numFeature)
/*Description: compute Haar features
Arguments:
-_objectBox: [x y width height] object rectangle
-_numFeature: total number of features. The default is 50.
*/
{
//_numFeature是一个样本box的harr特征个数，共50个。而上面说到，
//每一个harr特征是由2到3个随机选择的矩形框（vector()类型）来构成的。
features = vector>(_numFeature, vector());
//每一个反应特征的矩形框对应于一个权重，实际上就是随机测量矩阵中相应的元素，用它来与对应的特征
//相乘，表示以权重的程度来感知这个特征。换句话说，featuresWeight就是随机测量矩阵。
//这个矩阵的元素的赋值看论文中的第二部分。或者也可以参考下我的博文：（呵呵，好像博文也没说清楚）
//http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8118360
featuresWeight = vector>(_numFeature, vector());
//numRect是每个特征的矩形框个数还是论文中说的随机测量矩阵中的s？还有兼备两种功能？
//论文中说s取2或者3时，矩阵就满足Johnson-Lindenstrauss推论。
int numRect;
Rect rectTemp;
float weightTemp;
for (int i=0; i<_numFeature; i++)
{
//如何生成服从某个概率分布的随机数（或者说 sample）的问题。
//比如，你想要从一个服从正态分布的随机变量得到 100 个样本，那么肯定抽到接近其均值的样本的
//概率要大许多，从而导致抽到的样本很多是集中在那附近的。
//rng.uniform()返回一个从[ 1，2）范围均匀采样的随机数，即在[ 1，2）内服从均匀分布（取不同值概率相同）
//那么下面的功能就是得到[2，4）范围的随机数，然后用cvFloor返回不大于参数的最大整数值，那要么是2，要么是3。
numRect = cvFloor(rng.uniform((double)featureMinNumRect, (double)featureMaxNumRect));
//int c = 1;
for (int j=0; j& _sampleBox)
/* Description: compute the coordinate of positive and negative sample image templates
Arguments:
-_image: processing frame
-_objectBox: recent object position
-_rInner: inner sampling radius
-_rOuter: Outer sampling radius
-_maxSampleNum: maximal number of sampled images
-_sampleBox: Storing the rectangle coordinates of the sampled images.
*/
{
int rowsz = _image.rows - _objectBox.height - 1;
int colsz = _image.cols - _objectBox.width - 1;
//我们是在上一帧跟踪的目标box的周围采集正样本和负样本的，而这个周围是通过以
//这个目标为中心的两个圆来表示，这两个圆的半径是_rInner和_rOuter。
//我们在离上一帧跟踪的目标box的小于_rInner距离的范围内采集正样本，
//在大于_rOuter距离的范围内采集负样本（论文中还有一个上界，但好像
//这里没有，其实好像也没什么必要噢）
float inradsq = _rInner*_rInner;
float outradsq = _rOuter*_rOuter;
int dist;
//这四个是为了防止采集的框超出图像范围的，对采集的box的x和y坐标做限制
int minrow = max(0,(int)_objectBox.y-(int)_rInner);
int maxrow = min((int)rowsz-1,(int)_objectBox.y+(int)_rInner);
int mincol = max(0,(int)_objectBox.x-(int)_rInner);
int maxcol = min((int)colsz-1,(int)_objectBox.x+(int)_rInner);
int i = 0;
//分母相当于x能采集的范围乘以y能采集的范围，也就是可以采集的最大box个数，
//那么_maxSampleNum（我们需要采集的box的最大个数）肯定得小于或者等于它。
//那这个prob是干嘛的呢？到下面用到它的地方说
float prob = ((float)(_maxSampleNum))/(maxrow-minrow+1)/(maxcol-mincol+1);
int r;
int c;
_sampleBox.clear();//important
Rect rec(0,0,0,0);
for( r=minrow; r<=(int)maxrow; r++ )
for( c=mincol; c<=(int)maxcol; c++ ){
//计算生成的box到目标box的距离
dist = (_objectBox.y-r)*(_objectBox.y-r) + (_objectBox.x-c)*(_objectBox.x-c);
//后两个条件是保证距离需要在_rInner和_rOuter的范围内
//那么rng.uniform(0.,1.) < prob 这个是干嘛的呢？
//连着上面看，如果_maxSampleNum大于那个最大个数，prob就大于1，这样，
//rng.uniform(0.,1.) < prob这个条件就总能满足，表示在这个范围产生的
//所以box我都要了（因为我本身想要更多的，但是你给不了我那么多，那么你能给的，我肯定全要了）。
//那如果你给的太多了，我不要那么多，也就是prob<1，那我就随机地跳几个走好了
if( rng.uniform(0.,1.) < prob && dist < inradsq && dist >= outradsq ){
rec.x = c;
rec.y = r;
rec.width = _objectBox.width; //没有做尺度不变？至此至终box的大小都没变化
rec.height= _objectBox.height;
_sampleBox.push_back(rec);
i++;
}
}
_sampleBox.resize(i);
}
//这个sampleRect的重载函数是用来在上一帧跟踪的目标box的周围（距离小于_srw）采集若干box来待检测。
//与上面的那个不一样，上面那个是在这一帧已经检测出目标的基础上，采集正负样本来更新分类器的。
//上面那个属于论文中提到的算法的第四个步骤，这个是第一个步骤。然后过程差不多，没什么好说的了
void CompressiveTracker::sampleRect(Mat& _image, Rect& _objectBox, float _srw, vector& _sampleBox)
/* Description: Compute the coordinate of samples when detecting the object.*/
{
int rowsz = _image.rows - _objectBox.height - 1;
int colsz = _image.cols - _objectBox.width - 1;
float inradsq = _srw*_srw;
int dist;
int minrow = max(0,(int)_objectBox.y-(int)_srw);
int maxrow = min((int)rowsz-1,(int)_objectBox.y+(int)_srw);
int mincol = max(0,(int)_objectBox.x-(int)_srw);
int maxcol = min((int)colsz-1,(int)_objectBox.x+(int)_srw);
int i = 0;
int r;
int c;
Rect rec(0,0,0,0);
_sampleBox.clear();//important
for( r=minrow; r<=(int)maxrow; r++ )
for( c=mincol; c<=(int)maxcol; c++ ){
dist = (_objectBox.y-r)*(_objectBox.y-r) + (_objectBox.x-c)*(_objectBox.x-c);
if( dist < inradsq ){
rec.x = c;
rec.y = r;
rec.width = _objectBox.width;
rec.height= _objectBox.height;
_sampleBox.push_back(rec);
i++;
}
}
_sampleBox.resize(i);
}
// Compute the features of samples
//通过积分图来计算采集到的每一个样本的harr特征，这个特征通过与featuresWeight来相乘
//就相当于投影到随机测量矩阵中了，也就是进行稀疏表达了。这里不明白的话，可以看下
//论文中的图二，就比较直观了。所以这里得到的是：每个样本的稀疏表达后的harr特征。
//还有一点：实际上这里采用的不属于真正的harr特征，我博客中翻译有误。这里计算的是
//在box中采样得到的不同矩形框的灰度加权求和
void CompressiveTracker::getFeatureValue(Mat& _imageIntegral, vector& _sampleBox, Mat& _sampleFeatureValue)
{
int sampleBoxSize = _sampleBox.size();
_sampleFeatureValue.create(featureNum, sampleBoxSize, CV_32F);
float tempValue;
int xMin;
int xMax;
int yMin;
int yMax;
for (int i=0; i(yMin, xMin) +
_imageIntegral.at(yMax, xMax) -
_imageIntegral.at(yMin, xMax) -
_imageIntegral.at(yMax, xMin));
}
_sampleFeatureValue.at(i,j) = tempValue;
}
}
}
// Update the mean and variance of the gaussian classifier
//论文中是通过用高斯分布去描述样本的每一个harr特征的概率分布的。高斯分布就可以通过期望和方差
//两个参数来表征。然后通过正负样本的每一个harr特征高斯概率分布的对数比值，来构建分类器决策
//该box属于目标还是背景。这里计算新采集到的正负样本的特征的期望和标准差，并用其来更新分类器
void CompressiveTracker::classifierUpdate(Mat& _sampleFeatureValue, vector& _mu, vector& _sigma, float _learnRate)
{
Scalar muTemp;
Scalar sigmaTemp;
for (int i=0; i& _muPos, vector& _sigmaPos, vector& _muNeg, vector& _sigmaNeg,
Mat& _sampleFeatureValue, float& _radioMax, int& _radioMaxIndex)
{
float sumRadio;
//FLT_MAX是最大的浮点数的宏定义，那么-FLT_MAX就是最小的浮点数了
//这个是拿来存放 那么多box中最大的分类分数的
_radioMax = -FLT_MAX;
//这个是对应于上面那个，是存放分类分数最大的那个box的
_radioMaxIndex = 0;
float pPos;
float pNeg;
int sampleBoxNum = _sampleFeatureValue.cols;
for (int j=0; j(i,j)-_muPos[i])*(_sampleFeatureValue.at(i,j)-_muPos[i]) / -(2.0f*_sigmaPos[i]*_sigmaPos[i]+1e-30) ) / (_sigmaPos[i]+1e-30);
pNeg = exp( (_sampleFeatureValue.at(i,j)-_muNeg[i])*(_sampleFeatureValue.at(i,j)-_muNeg[i]) / -(2.0f*_sigmaNeg[i]*_sigmaNeg[i]+1e-30) ) / (_sigmaNeg[i]+1e-30);
//paper的方程4：计算分类结果，得到一个分数，这个分数是由一个样本或者box的50个特征（弱分类）
//进入分类器分类得到的结果总和（强分类？）。表征的是目前这个box的特征属于正样本（目标）的
//可能性大小。哪个分数最大，自然我就认为你是目标了。（当然，在具体应用中需要加一些策略去
//改善误跟踪的情况。例如如果最高的分数都达不到一个阈值，那就不存在目标等）
sumRadio += log(pPos+1e-30) - log(pNeg+1e-30); // equation 4
}
if (_radioMax < sumRadio) //拿到最大的分数和相应的box索引
{
_radioMax = sumRadio;
_radioMaxIndex = j;
}
}
}
//传入第一帧和要跟踪的目标box（由文件读入或者用户鼠标框选），来初始化分类器
void CompressiveTracker::init(Mat& _frame, Rect& _objectBox)
{
// compute feature template
//计算box的harr特征模板，先存着
HaarFeature(_objectBox, featureNum);
// compute sample templates
//因为这是第一帧，目标box是由由文件读入或者用户鼠标框选的，是已知的，
//所以我们通过在这个目标box周围，采集正样本和负样本来初始化我们的分类器
sampleRect(_frame, _objectBox, rOuterPositive, 0, 1000000, samplePositiveBox);
sampleRect(_frame, _objectBox, rSearchWindow*1.5, rOuterPositive+4.0, 100, sampleNegativeBox);
//计算积分图，用以快速的计算harr特征
integral(_frame, imageIntegral, CV_32F);
//通过上面的积分图，计算我们采样到的正负样本的box的harr特征
getFeatureValue(imageIntegral, samplePositiveBox, samplePositiveFeatureValue);
getFeatureValue(imageIntegral, sampleNegativeBox, sampleNegativeFeatureValue);
//通过上面的正负样本的特征来初始化分类器
classifierUpdate(samplePositiveFeatureValue, muPositive, sigmaPositive, learnRate);
classifierUpdate(sampleNegativeFeatureValue, muNegative, sigmaNegative, learnRate);
}
//传入上一帧跟踪到的box，来处理新的一帧
void CompressiveTracker::processFrame(Mat& _frame, Rect& _objectBox)
{
// predict
//在上一帧跟踪到的boxbox周围，采集需要检测的box框
sampleRect(_frame, _objectBox, rSearchWindow, detectBox);
//计算这一帧的积分图
integral(_frame, imageIntegral, CV_32F);
//用积分图来计算上面采集到的每个box的harr特征
getFeatureValue(imageIntegral, detectBox, detectFeatureValue);
int radioMaxIndex;
float radioMax;
//对上面的每个box进行匹配分类
radioClassifier(muPositive, sigmaPositive, muNegative, sigmaNegative, detectFeatureValue, radioMax, radioMaxIndex);
//得到分数最高的那个目标box
_objectBox = detectBox[radioMaxIndex];
// update
//在新跟踪到的这个目标box的周围，采集正样本和负样本来更新我们的分类器
sampleRect(_frame, _objectBox, rOuterPositive, 0.0, 1000000, samplePositiveBox);
sampleRect(_frame, _objectBox, rSearchWindow*1.5, rOuterPositive+4.0, 100, sampleNegativeBox);
//通过上面的积分图，计算我们采样到的正负样本的box的harr特征
getFeatureValue(imageIntegral, samplePositiveBox, samplePositiveFeatureValue);
getFeatureValue(imageIntegral, sampleNegativeBox, sampleNegativeFeatureValue);
//通过上面的正负样本的特征来更新我们的分类器
classifierUpdate(samplePositiveFeatureValue, muPositive, sigmaPositive, learnRate);
classifierUpdate(sampleNegativeFeatureValue, muNegative, sigmaNegative, learnRate);
}