Tracking-Learning-Detection TLD目标跟踪算法 Matlab版源码运行步骤

最近的学习涉及到了医疗领域动态目标跟踪方面，借此机会拜读了ZK大神的TLD论文，对其所完成工作十分憧憬和佩服，恰巧导师让我复现一下论文中的部分工作。整个复现过程颇为不易，也正因如此，决定将TLD算法源码的环境配置和运行步骤记录下来，作为记录用，也希望能帮助到大家。

1.环境配置

基于Windows11系统，电脑要求安装Visual Studio、Matlab以及OpenCV。
版本方面，我用的是VSCommunity 2019, Matlab2021b，OpenCV 3.3.1。
系统版本没太大影响，10或者11都可以，Visual Studio和Matlab之间的版本要能够兼容，先搜索，选择能够匹配的版本。
OpenCV下载地址：下载地址1
OpenCV的版本选择，建议选3开头的版本，我之前安装的4开头的版本，运行compile.m文件时会报错fatal error C1083。
注意！OpenCV下载好之后，直接Extract到选定的文件夹记住路径即可，不用配置到环境变量当中！这是因为compile.m文件中的第23和24行指定了项目运行时OpenCV的路径，所以我们只需在那里进行修改，将路径设置为你存储OpenCV的路径即可！
当然你为了以后能够使用OpenCV进行C++编程，那也是将其可以配置到环境变量当中的。只不过整个代码运行过程可能涉及到频繁的OpenCV版本更换，建议节约时间为主。

2.项目导入

ZK大神上传的Matlab源码版本：下载地址2
直接下载Zip文件，解压，然后开始下述源码运行流程。

3.源码运行

第一步

在Matlab命令行界面输入mex -setup，输入这句命令之前，记得设置好工作目录。
工作目录设置
键入命令

按照软件提示输入mex -setup C++，然后回车，完成第一步。

第二步

打开项目根目录中的compile.m文件，定位到第23和24行，将源代码中OpenCV的路径:

include = ' -Ic:\OpenCV2.2\include\opencv\ -Ic:\OpenCV2.2\include\';
libpath = 'C:\OpenCV2.2\lib\';

修改为你完成安装之后OpenCV主文件夹中对应的路径,如图所示：

注意，我这里在include路径中多添加了一条路径，这是由于我安装的3开头的OpenCV，你自己安装时，根据你OpenCV目录中include文件夹下的具体内容来修改代码！！！
切记不要删除路径中原有的"-I"和"\"，也不要多一个空格或者少一个空格！！！
include和libpath中的opencv路径不能有空格，切记不要将其安装至Program Files这种名称中自带空格的文件夹中！！！

第三步

进入mex文件夹下的lk.cpp, fern.cpp, 和 bb_overlap.cpp，注释如下所示的几行代码：

#ifdef _CHAR16T
#define CHAR16_T
#endif

第四步

运行compile文件，得到如下输出：

第五步

开mex文件下的的lk.cpp文件，找到其中的186行，这里看仔细了，是最长的这一行：

cvCalcOpticalFlowPyrLK( IMG[J], IMG[I], PYR[J], PYR[I], points[1], points[2], nPts, cvSize(win_size,win_size), Level, status, 0, cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,20,0.03), CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES | CV_LKFLOW_PYR_A_READY | CV_LKFLOW_PYR_B_READY );

cvCalcOpticalFlowPyrLK( IMG[J], IMG[I], PYR[J], PYR[I], points[1], points[2], nPts, cvSize(win_size,win_size), Level, 0, 0, cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,20,0.03), CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES | CV_LKFLOW_PYR_A_READY | CV_LKFLOW_PYR_B_READY );
将标红的"0“更改为”status"。

第六步

将OpenCV主目录下的\build\x64\vc15\bin文件夹中的所有文件复制至OpenTLD-master文件夹中


运行run_TLD.m文件，一般来说不会报错，能够得到下图所示的成功运行结果：

如果报错’FSPECIAL’ 无法识别，则定位到错误所在matlab文件的对应位置处，将’FSPECIAL’修改为‘fspecial’即可。
即，将img\img_blur.m中的第29行的FSPECIAL改成小写fspecial。