vot toolkit的超详细使用（多图）
VOT toolkit的配置和使用（超详细）
这是我第一次写，很多地方都做的不好，请大家见谅。
最近需要使用在vot上测试自己的跟踪器的效果，所以需要配置vot toolkit，之前也尝试配置过但是弄了很久也没有搞定，这一次算是彻底配置好了。
1.首先我们下载官方的vot toolkit。
git clone https://github.com/votchallenge/vot-toolkit
2.下载好了vot toolkit之后我们再手动下载trax并且编译（很重要）
2.1.首先我们在vot toolkit这个目录下创建一个文件夹native -->mkdir native
2.2 然后我们进入native（cd native），然后我们下载trax
git clone https://github.com/votchallenge/trax
2.3接着我们进入trax(cd trax),创建一个文件build(mkdir build),然后cd build,然后(cmake … 是两个点啊不是三个，我也不知道为什么出现三个.)最后make
3.这时候我们再回到vot toolkit。
3.1将vot toolkit加入到路径这个没得说的
3.2运行toolkit_path.m使得所有文件都加载到路径了
3.3运行workspace里面的workspace_create.m
下图是运行之后得到的，我现在有vot2016的数据集，那么我就选择5.如果没有的话你选择之后他会自动下载的，不过这个需要很长时候，所以最好还是事先准备好数据集。数据集放在vot toolkit下的sequences（自己创建的文件夹）下。或者修改workspace_load.m里面第142行 sequences_directory =‘/path/to/vot2016’,指向你的数据集路径。
选择之后会让你输入tracker的名字，这里我取名our,可以随意。
接着会让你选择跟踪器的语言，因为matlab的很容易配就不说了。这里我们主要介绍python的
然后就会mex编译成功啦。这里不成功的可能是版本问题，我的是matlab2018
然后会生成这些文件，我们现在来修改红色箭头的文件
1.圆圈的地方记得注释掉。2.给我们的tracker_label一个名字，和刚才的一样还是our,然后就是tracker_command内容了，第一个python_ncc是官方给的tracker，在tracker/examples/python这个文件夹下面，这是一个接口函数，大家写自己的tracker接口时候可以参考这个。后面的就是这个接口的所在路径。3.到这一步就暂时算弄好了把，其实后面还有很多问题。。。
3.4运行一下run_test.m看看我们有没有配置好
3.5当然会出问题啦，错误如下
我画红线的地方的意思是trax找不到，但是我们不是有trax嘛为啥找不到。因为那个vot.py和trax不在同一个路径下，肯定找不到啦。我们可以看一下vot.py的代码，代码截图如下
很显然他在这里试图导入trax模块，但是没有指定路径所以不行，接下来我们就要在这个代码里加入路径就行啦，如下
在这里我们导入的不是我们下载的那个trax，而是这样的，为什么，因为你的路径只到了native后面还会提示没有Region这个模块，其实这个是在我上面的路径那个trax下面的。
3.6弄好之后我们返回来再次运行run_test.m
哈哈哈还是出bug，如下
显示的是没有这个文件或者路径，这个好办，找在哪儿加路径呗。
在我们刚开始新建的trax/build下面可以找到如上图所示的文件。看下图
看到没有就在这儿！！！那么我们要把这个路径加在哪儿呢，加在如下位置。别问我为什么，问就是不知道。
我给加在了tracker_ncc.m的tracker_linkpath里面
3.7再次运行run_test.m,我丢，好了！giao giao
我选择序列1看一下
就是得到这样的啦，然后用鼠标点他就可以动了，点一下动一下。因为这只是测试一下而已。
4.想要整个跑完的就运行run_experiments.m。这个vot会在一个视频上跑多次测试，如果只想一个视频跑一次就在[sequences, experiments] = workspace_load();下面一行添加experiments{1,1}.parameters.repetitions = 1表示跑一次
5.跑完之后会生成results，这时候就可以画美美的图啦。运行run_analysis.m就可以啦，会生成一个reports文件夹，里面有如下图的东西
重点点一下index.html看下你的结果就行啦。还有很多图可以慢慢看
ncc是我的结果啦。好，就这样。一giao我力giao，giao
