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  • 首先,利用与星敏感器捷联安装的陀螺组合体提供的高精度角度信息,实现了多帧星图的关联叠加,然后构建多帧星图之间恒星与像点的成像映射模型,最后采用最小二乘法实现了星敏感器内参数的全局优化。仿真结果表明,...
  • 事件指的是一个与关联的事件。作为新加入的功能,它会给开发带来很便利。这篇中我们将看到如何使用它。我们将上篇中制作的动画稍加修改。有图有真相...

    1、概述


        帧事件也是新加入的功能。这篇中我们将看到如何使用它。我们将上篇中制作的动画稍加修改。有图为证:




    2、用途与原理


        首先介绍一下帧事件。正如其名:一个与帧相关联的事件。

        为什么要这么做呢?首先没人想做一大堆碎动画,然后一点一点拼着播放吧。另外,有时候流程与事件控制最好关联到帧。比如一个攻击动作,有出刀和收刀两部分。伤害自然是在刀所触到敌人时候产生的。做成两个动画比较麻烦,程序要管理大量的动画,而且美工也会很郁闷:不但给你们切图,还要给你们切动画。如果用固定时间来做,也是会有问题。比如机器卡了,帧数就会下降。这个时候,时间就不准确了。用帧事件的方式就会比较好,到了“触刀”那帧,就会有事件,能较好的处理这种情况。

     

        它的原理是监听。当运行到事件所在的帧时,会触发回调。我们要做的就是在回调函数中操作,判断这一帧是不是我们想要的,标记的方式是Tag字符串。

     

    3、设置帧事件


        打开项目,运行动画编辑器,切换到动画模式。

        将时间轴拖动到相应帧处,选择一个对象,这里我选择的是左手。然后在它的属性中设置帧事件。



    4、创建新工程


        运行脚本创建testFrameEvt,编译运行确保原始工程正确。

        将CocoStudio导出的资源复制到Resource目录下。

       然后配置CocoStudio导出文件的依赖路径和库。可参照:Cocos2d-x 3.0 开发(十一)3.0 alpha1文件结构变化 。


    5、载入动画


        更改init:


    bool HelloWorld::init()
    {
        //
        // 1. super init first
        if ( !Layer::init() )
        {
            return false;
        }
        
        Size visibleSize = Director::getInstance()->getVisibleSize();
        Point origin = Director::getInstance()->getVisibleOrigin();
    
    	ArmatureDataManager::getInstance()->addArmatureFileInfo("changeShape.ExportJson");
    	Armature* arm =Armature::create("changeShape");
    	arm->getAnimation()->play("frameSingle");
        arm->getAnimation()->setSpeedScale(0.5);
    	arm->setPosition(Point(visibleSize.width/2,visibleSize.height/2));
    
    	this->addChild(arm);
        return true;
    }
    

        运行,可见动画播放。


    6、监听帧事件


        在类中添加一个函数:

    void onFrameEvent(Bone *bone, const string& evt, int originFrameIndex, int currentFrameIndex);

        并在cpp中实现:

    void HelloWorld::onFrameEvent(Bone *bone, const string& evt, int originFrameIndex, int currentFrameIndex)
    {
        if(strcmp(evt,"110") == 0)
        {
            ActionInterval *action =  ShatteredTiles3D::create(0.8f, Size(30,30), 5, false); 
            this->runAction(action);
        }
    }
    

        可以看出,事件是由一个字符串来标记的。

        最后在init中注册:


    arm->getAnimation()->setFrameEventCallFunc(this,frameEvent_selector(HelloWorld::onFrameEvent));

        帧事件我们用了一个效果来表现,所以还要恢复Grid,这里我们加入一个schedule函数。当然,这里也可以用帧事件来标记恢复点。


    //声明
    	void checkAction(float dt);
    
    //实现
        void HelloWorld::checkAction(float dt)
    {
        if ( this->getNumberOfRunningActions() == 0 && this->getGrid() != nullptr)
            this->setGrid(nullptr);
    }
    //注册
    schedule( schedule_selector(HelloWorld::checkAction) );
    

        编译运行,就能看到效果了。

     

    7、总结


        通过在cocoStudio中设置Tag的方式来标记帧事件,在程序中设置回调。然后根据tag名来判断是否是需要的帧事件。这里我有两个担心,首先是效率问题,不知当帧事件多的时候,监听运行起来效率如何。第二是当效率低自动抽帧时,会不会将事件帧抽掉,导致没有事件出现。但愿我的担心是多余的。


        Demo 下载:http://download.csdn.net/detail/fansongy/6621423


        本篇博客出自阿修罗道,转载请注明出处,不得用于商业用途:http://blog.csdn.net/fansongy/article/details/16991385 


     

     
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  • 一种混合局部和全局数据关联的在线多目标跟踪方法,杨敏,贾云得,提出了一种混合局部和全局数据关联的在线多目标跟踪方法,将在线多目标跟踪从局部的单帧数据关联向全局的多帧数据关联扩展,同时
  • TIFF 与 GIF 是多帧图像; GIF 还可以关联时间形成动画. 在编码或解码多帧图像的过程中会用到下面两个常数值: FrameDimensionPage (用于 TIFF) FrameDimensionTime (用于 GIF) GDI+1.0 不能编码 GIF 动画; 但...

    TIFF 与 GIF 是多帧图像; GIF 还可以关联时间形成动画.

    在编码或解码多帧图像的过程中会用到下面两个常数值:
    FrameDimensionPage (用于 TIFF)
    FrameDimensionTime (用于 GIF)

    GDI+1.0 不能编码 GIF 动画; 但都能解析.

    解析 TIFF 多页图像的例子:

    o_09123002.png

    uses GdiPlus;
    
    procedure TForm1.FormDblClick(Sender: TObject);
    var
      Image: IGPImage;
      Graphics: IGPGraphics;
      PageCount: Integer;
      i: Integer;
    begin
      Image := TGPImage.Create('C:\GdiPlusImg\MultiFrame.tif');
      PageCount := Image.GetFrameCount(FrameDimensionPage);
    
      Graphics := TGPGraphics.Create(Handle);
      for i := 0 to PageCount - 1 do
      begin
        Image.SelectActiveFrame(FrameDimensionPage, i);
        Graphics.DrawImage(Image, 10, 10, Image.Width, Image.Height);
        Graphics.TranslateTransform(Image.Width + 10, 0);
      end;
    end;
    

    解析 GIF 多帧图像的例子:

    这是原始 GIF 动画文件(本例是放在 C:\GdiPlusImg\Chicken.gif 使用):

    o_Chicken.gif

    这是解析结果:

    o_09123003.png

    uses GdiPlus;
    
    procedure TForm1.FormDblClick(Sender: TObject);
    var
      Image: IGPImage;
      Graphics: IGPGraphics;
      PageCount: Integer;
      i: Integer;
    begin
      Image := TGPImage.Create('C:\GdiPlusImg\Chicken.gif');
      PageCount := Image.GetFrameCount(FrameDimensionTime);
      Graphics := TGPGraphics.Create(Handle);
      Graphics.Clear($FF000000);
      for i := 0 to PageCount - 1 do
      begin
        Image.SelectActiveFrame(FrameDimensionTime, i);
        Graphics.DrawImage(Image, 4, 4, Image.Width, Image.Height);
        Graphics.TranslateTransform(Image.Width + 4, 0);
        if (i+1) mod 7 = 0 then
        begin
          Graphics.TranslateTransform(-Graphics.Transform.OffsetX, Image.Height + 4);
        end;
      end;
    end;
    

    编码 TIFF 多页图像的例子(可用 "Windows 图片和传真查看器" 查看编码效果):

    uses GdiPlus;
    
    procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
    var
      Prams: IGPEncoderParameters;
      Img1,Img2,Img3,Img4: IGPImage;
      MultiFrameImgPath: string;
    begin
      ChDir('C:\GdiPlusImg\');
      Img1 := TGPImage.Create('Apple.gif');
      Img2 := TGPImage.Create('Bird.bmp');
      Img3 := TGPImage.Create('Cereal.gif');
      Img4 := TGPImage.Create('Collage.png');
    
      MultiFrameImgPath := 'MultiFrame_Test.tif';
    
      Prams := TGPEncoderParameters.Create;
      Prams.Add(EncoderSaveFlag, EncoderValueMultiFrame);
      Img1.Save(MultiFrameImgPath, TGPImageFormat.Tiff, Prams);
    
      Prams.Clear;
      Prams.Add(EncoderSaveFlag, EncoderValueFrameDimensionPage);
      Img1.SaveAdd(Img2, Prams);
      Img1.SaveAdd(Img3, Prams);
      Img1.SaveAdd(Img4, Prams);
    
      Prams.Clear;
      Prams.Add(EncoderSaveFlag, EncoderValueFlush);
      Img1.SaveAdd(Prams);
    end;
    

    GDI+ 可以播放 gif 动画吗?

    gif 动画数据中还有时间间隔(它可能不一样), 如果能读出每帧的时间间隔就好办了.

    下面的代码就把上面 Gif 动画每帧的时间间隔读入到了一个数组:

    uses GdiPlus;
    
    procedure TForm1.FormDblClick(Sender: TObject);
    var
      Image: IGPImage;
      PropertyItem: IGPPropertyItem;
      Count: Integer;
      FrameTimeArr: array of Cardinal;
    begin
      Image := TGPImage.Create('C:\GdiPlusImg\Chicken.gif');
    
      { 获取 Gif 动画的时间属性, 这是一个 Cardinal 数组 }
      PropertyItem := Image.GetPropertyItem(PropertyTagFrameDelay);
    
      { 帧总数 }
      Count := PropertyItem.Length div 4;
    
      { 复制到需要的数组 }
      SetLength(FrameTimeArr, Count);
      CopyMemory(FrameTimeArr, PropertyItem.Value, PropertyItem.Length);
    end;
    
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  • 数据关联目标跟踪任务中的关键步骤,其目的主要是为了进行之间的个目标的匹配,其中包括新目标的出现,旧目标的消失,以及前一与当前的行人id匹配。传统的数据关联方法多为运筹学方法,比较经典即为...

    数据关联是多目标跟踪任务中的关键步骤,其目的主要是为了进行帧与帧之间的多个目标的匹配,其中包括新目标的出现,旧目标的消失,以及前一帧与当前帧的行人id匹配。传统的数据关联方法多为运筹学方法,比较经典即为匈牙利算法和KM算法,接下来将详细介绍这两种算法。

    在了解匈牙利算法与KM算法之前,我们需要了解一个概念“二分图”。简单来说就是两组集合U与V,其中U与V集合内部的点不能相互连通,但是U与V的点之间是可以联通的,如下图所示:

    我们可以看到,二分图的结构与我们多目标跟踪任务的结构很相像,我们可以把U与V看成是多目标跟踪任务中的前一帧与当前帧的检测框集合,U与V之间的关联视为前一帧与当前帧的同一id目标的检测框的关联,这样我们需要做的就是将相邻两帧的目标检测框尽可能准确的两两匹配。为了解决这个问题,就需要用到匈牙利算法或者KM算法。

    1.匈牙利算法(Hungarian Algorithm)

    匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部分图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。

    具体来说,匈牙利算法是一个递归过程,详细步骤如下:

    (1)初始化二分图:即将当前帧中可能与上一帧中目标相匹配的检测框确认

    (2)按id顺序依次进行匹配,首先将可能与上一帧目标1相匹配的当前帧的目标1进行匹配(红色代表以匹配);

    (3)接着对目标2进行匹配;

    (4)接着对目标3进行匹配,这是我们发现当前帧可以与目标3进行匹配的目标1,2已经被匹配过了,为了使目标3可以匹配到目标,我们尝试将之前U中匹配到目标1的目标匹配另一个目标(黄色代表取消匹配);

    这时我们发现U中的目标1可以匹配到的V中的目标2也已经被U中的目标2匹配到了,那么同理,我们在将U中的目标2更换匹配目标;

    这是我们再返回上一步,即可将U中的目标1,2,3均匹配到目标;

    (5)接着对目标4进行匹配,与上述步骤相同,但是最后并没有找到能够符合要求的匹配方法,所以U中的目标4在这一帧中消失,同时当前帧中的目标4被视为新出现的目标。

    以上为匈牙利算法的流程,简单来说就是一个递归过程,尽可能找到让上一帧与当前帧目标一对一的匹配。该算法对红线连接的准确率要求很高,也就是对运动模型和表观模型要求较高,需要将置信度较高的边送入匈牙利算法进行匹配,才能得到比较好的结果。

    2.KM算法(Kuhn-Munkres Algorithm)

    上面介绍的匈牙利算法存在一个很大的问题,就是该算法将每个目标的匹配对象视为评级,然而在实际的跟踪任务中,肯定有些匹配的框比较接近目标,有些框与目标相差较大,这时候如果将其视为同级会影响匹配准确度,所以在匈牙利算法的基础上又提出了KM算法,这也是实际任务中比较常用的算法,KM算法解决的是带权二分图的最优匹配问题,即引入了权值这一概念。具体步骤如下:

    (1)初始化权值二分图:对每个顶点赋值(顶标),将左边的顶点赋值为与其相连边的最大权值,右边的顶点赋值为0。

    (2)匹配原则为只和权重与左边分数(顶标)相同的边进行匹配,若找不到边匹配,则将此条路径对应左边顶点的顶标减d,右边顶标加d(这里我们取d为0.1)。所以首先对U中的目标1,我们选取第一条满足条件的边。

    U中的目标2,同理找到满足条件的边

    接着U中的目标3,这时我们发现满足条件的V中的目标1已经被匹配,这时我们首先想让U中的目标3换边,但是另一条便并不满足条件,这时我们再考虑将U中目标1进行更换匹配,但是发现也无法换边,这时我们就需要对进行减操作,即将所有冲突边对应的U中顶点权值减d,V中顶点权值加d

    再进行匹配操作,这时发现U中目标3多了一条可以匹配的边,所以U中目标3与V中目标2匹配。

    (3)最后进行U中目标4的匹配,与上述步骤相同,由于V中目标3已被匹配,所以再进行一系列的加减d操作,还是匹配失败,两轮以后U中目标4权值减为0,故放弃匹配目标4。

    以上即为KM算法,总体来讲也是一个递归过程,核心思想与匈牙利算法一样,只不过引入了权值作为约束条件,可以使匹配成功率大大提高。

    3 .小结

    上述介绍了数据关联算法中的匈牙利算法和KM算法,具体实现起来并不复杂,另外常见的数据关联算法还有概率相关的算法,感兴趣的同学可以进一步研究。

    参考资料:CSDN-专业IT技术社区-登录​blog.csdn.netCSDN-专业IT技术社区-登录​blog.csdn.net多目标跟踪数据关联算法比较 - 三只猫- - 博客园​www.cnblogs.com

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  • 数据关联目标跟踪任务中的关键步骤,其目的主要是为了进行之间的个目标的匹配,其中包括新目标的出现,旧目标的消失,以及前一与当前的行人id匹配。传统的数据关联方法多为运筹学方法,比较经典即为...

    数据关联是多目标跟踪任务中的关键步骤,其目的主要是为了进行帧与帧之间的多个目标的匹配,其中包括新目标的出现,旧目标的消失,以及前一帧与当前帧的行人id匹配。传统的数据关联方法多为运筹学方法,比较经典即为匈牙利算法和KM算法,接下来将详细介绍这两种算法。

    在了解匈牙利算法与KM算法之前,我们需要了解一个概念“二分图”。简单来说就是两组集合U与V,其中U与V集合内部的点不能相互连通,但是U与V的点之间是可以联通的,如下图所示:

    da75065b75b4691f6af8df352399a9e8.png

    我们可以看到,二分图的结构与我们多目标跟踪任务的结构很相像,我们可以把U与V看成是多目标跟踪任务中的前一帧与当前帧的检测框集合,U与V之间的关联视为前一帧与当前帧的同一id目标的检测框的关联,这样我们需要做的就是将相邻两帧的目标检测框尽可能准确的两两匹配。为了解决这个问题,就需要用到匈牙利算法或者KM算法。


    1.匈牙利算法(Hungarian Algorithm)

    匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部分图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。

    具体来说,匈牙利算法是一个递归过程,详细步骤如下:

    (1)初始化二分图:即将当前帧中可能与上一帧中目标相匹配的检测框确认

    2e588b18797d6d7c2059987500ee4065.png

    (2)按id顺序依次进行匹配,首先将可能与上一帧目标1相匹配的当前帧的目标1进行匹配(红色代表以匹配);

    28e30dd7c69e38c216ee18b98713d202.png

    (3)接着对目标2进行匹配;

    13190e0c95a3a08af7754c624528b167.png

    (4)接着对目标3进行匹配,这是我们发现当前帧可以与目标3进行匹配的目标1,2已经被匹配过了,为了使目标3可以匹配到目标,我们尝试将之前U中匹配到目标1的目标匹配另一个目标(黄色代表取消匹配);

    001ac61be1886a2808fa05578f751d04.png

    这时我们发现U中的目标1可以匹配到的V中的目标2也已经被U中的目标2匹配到了,那么同理,我们在将U中的目标2更换匹配目标;

    5abedac42adeca93a3c3076df0eab933.png

    这是我们再返回上一步,即可将U中的目标1,2,3均匹配到目标;

    0f87ba21ccdad2f7527971699bce7970.png

    (5)接着对目标4进行匹配,与上述步骤相同,但是最后并没有找到能够符合要求的匹配方法,所以U中的目标4在这一帧中消失,同时当前帧中的目标4被视为新出现的目标。

    以上为匈牙利算法的流程,简单来说就是一个递归过程,尽可能找到让上一帧与当前帧目标一对一的匹配。该算法对红线连接的准确率要求很高,也就是对运动模型和表观模型要求较高,需要将置信度较高的边送入匈牙利算法进行匹配,才能得到比较好的结果。


    2.KM算法(Kuhn-Munkres Algorithm)

    上面介绍的匈牙利算法存在一个很大的问题,就是该算法将每个目标的匹配对象视为评级,然而在实际的跟踪任务中,肯定有些匹配的框比较接近目标,有些框与目标相差较大,这时候如果将其视为同级会影响匹配准确度,所以在匈牙利算法的基础上又提出了KM算法,这也是实际任务中比较常用的算法,KM算法解决的是带权二分图的最优匹配问题,即引入了权值这一概念。具体步骤如下:

    (1)初始化权值二分图:对每个顶点赋值(顶标),将左边的顶点赋值为与其相连边的最大权值,右边的顶点赋值为0。

    a555b40b63d72dcf7461dfc71cb1ff58.png

    (2)匹配原则为只和权重与左边分数(顶标)相同的边进行匹配,若找不到边匹配,则将此条路径对应左边顶点的顶标减d,右边顶标加d(这里我们取d为0.1)。所以首先对U中的目标1,我们选取第一条满足条件的边。

    de829e2a1aee2e68a24dcddf4f9586a8.png

    U中的目标2,同理找到满足条件的边

    9f457b3e911dcd8546a8bd65c48d9e95.png

    接着U中的目标3,这时我们发现满足条件的V中的目标1已经被匹配,这时我们首先想让U中的目标3换边,但是另一条便并不满足条件,这时我们再考虑将U中目标1进行更换匹配,但是发现也无法换边,这时我们就需要对进行减操作,即将所有冲突边对应的U中顶点权值减d,V中顶点权值加d

    398855b9469d8da1303eedaa07b791ac.png

    再进行匹配操作,这时发现U中目标3多了一条可以匹配的边,所以U中目标3与V中目标2匹配。

    a958a3ce476671442e3cd52eadccb8e2.png

    (3)最后进行U中目标4的匹配,与上述步骤相同,由于V中目标3已被匹配,所以再进行一系列的加减d操作,还是匹配失败,两轮以后U中目标4权值减为0,故放弃匹配目标4。

    以上即为KM算法,总体来讲也是一个递归过程,核心思想与匈牙利算法一样,只不过引入了权值作为约束条件,可以使匹配成功率大大提高。

    3 .小结

    上述介绍了数据关联算法中的匈牙利算法和KM算法,具体实现起来并不复杂,另外常见的数据关联算法还有概率相关的算法,感兴趣的同学可以进一步研究。


    参考资料:

    CSDN-专业IT技术社区-登录blog.csdn.netCSDN-专业IT技术社区-登录blog.csdn.net多目标跟踪数据关联算法比较 - 三只猫- - 博客园www.cnblogs.com
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    目标跟踪问题可以被视为数据关联的问题,目的是关联视频序列中不同之间的检测结果,为每个目标分配一个独有的ID。为了解决目标关联的问题,一般使用多种方法对目标的外观和运动特性进行建模。 MOT算法的工作流程...
  • 1.介绍: 用于跟踪的数据关联仍然依赖于手工制作的约束, 如外观、运动、空间接近度、分组等, 以计算不同中对象之间的相关性。 differ from prior work本文通过以...Dan 还考虑了视频之间出现和消失的个...
  • 多目标跟踪算法通常需要计算多帧、多目标间的数据关联,由于目标样本数量大,优化过程十分耗时,因此往往实际应用受限。提出一种实时的多目标跟踪算法,通过建立在线更新的结构先验模型约束目标间的空间位置关系,...
  • 据我目前了解掌握,目标跟踪大概有两种方式:基于初始化的跟踪,在视频第一中选择你的目标,之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。这种方式基本上只能跟踪你第一选中的目标,如果后续中出现了新的物体目标,...
  • 检测方法很,例如间差分法、背景减除法、光流法等等;另外,检测常与识别结合。跟踪:在连续图像序列中完成对目标的检测,并把物理意义下同一目标相关联。轨迹(Trajectory):一条轨迹对于这一目标在一段时间内...

空空如也

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多帧关联