struck（结构化SVM用于视觉跟踪）--源代码详解--sampler.cpp

struck中，作者的的采样方式都很简单，采用的都是均匀采样；

在进行预测评估eval的时候，使用的是基于像素的采样，也就是每个像素点变化，都采样一次；

在进行更新update的时候，采用的是radial和regular的采样，就是根据半径和角度的变化确定采样框，其中有5种半径，16种方向，再加上(0,0)，最后有81个采样框；

代码以及注释如下：

#include "Sampler.h"
#include "Config.h"

#define _USE_MATH_DEFINES
#include <cmath>
#include <math.h>

using namespace std;

vector<FloatRect> Sampler::RadialSamples(FloatRect centre, int radius, int nr, int nt)
{
	vector<FloatRect> samples;
	
	FloatRect s(centre);
	float rstep = (float)radius/nr;//半径变化的步长
	float tstep = 2*(float)M_PI/nt;//角度变化的步长
	samples.push_back(centre);
	
	for (int ir = 1; ir <= nr; ++ir)
	{
		float phase = (ir % 2)*tstep/2;//这个phase可加可不加，加之后可以使得sample分布更加均匀，准确的来说，角度划分为了2*nt种
		for (int it = 0; it < nt; ++it)
		{
			float dx = ir*rstep*cosf(it*tstep+phase);//半径乘以角度的余弦
			float dy = ir*rstep*sinf(it*tstep+phase);//半径乘以角度的正弦
			s.SetXMin(centre.XMin()+dx);
			s.SetYMin(centre.YMin()+dy);
			samples.push_back(s);
		}
	}
	
	return samples;
}

vector<FloatRect> Sampler::PixelSamples(FloatRect centre, int radius, bool halfSample)
{
	vector<FloatRect> samples;//作者在30为半径的园内进行搜索，有pi*30*30 = 2831
	
	IntRect s(centre);
	samples.push_back(s);//上一帧的rect放在vector的第一个，也即是这一帧的搜索中心
	
	int r2 = radius*radius;
	for (int iy = -radius; iy <= radius; ++iy)
	{
		for (int ix = -radius; ix <= radius; ++ix)
		{
			if (ix*ix+iy*iy > r2) continue;//这种情况就不会发生
			if (iy == 0 && ix == 0) continue; // already put this one at the start
			
			int x = (int)centre.XMin() + ix;
			int y = (int)centre.YMin() + iy;
			if (halfSample && (ix % 2 != 0 || iy % 2 != 0)) continue;//如果是半采样，逢偶数就跳过
			
			s.SetXMin(x);
			s.SetYMin(y);
			samples.push_back(s);
		}
	}
	
	return samples;
}

最后

以上就是等待朋友为你收集整理的struck（结构化SVM用于视觉跟踪）--源代码详解--sampler.cpp的全部内容，希望文章能够帮你解决struck（结构化SVM用于视觉跟踪）--源代码详解--sampler.cpp所遇到的程序开发问题。

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