cmt算法_sctp协议_odfs算法

近期在学习目标跟踪算法的过程中发现，CMT算法的代码实测效果非常不错。对比之前学习过的SCM之类基于稀疏表示的跟踪算法，CMT的鲁棒性虽然不一定比之更高，但稀疏表示的方法普遍耗时很严重，导致其无法应用于实际工程项目，而CMT却能兼顾实时性和鲁棒性。

查阅资料发现，CMT对应的论文曾经拿下了2014年wacv会议的最佳论文奖。作者后来进一步完善了该算法，并在CVPR2015上发表了相关的论文，由此看来，CMT算法确实得研究研究。得称赞的是，作者已经将完整的算法源码公布在了论文主页上，其中包含了C和Python的全部代码。由于不懂Python，这几天仔细读了一下C源码，不得不说，作者的代码风非常规范，注释也写得非常详细，读起来酣畅淋漓。另外，在此网站的主页上还有作者本人的简介，其实他就是openTLD代码的作者，由此可见其编程功底之深厚。

顺便提一下，之前从网站上下载的C源码，可能编译会通不过，出现M_PI未声明和int S[2*N-1]中N不是常量之类的错误，现在作者已经修改了GitHub上源码中的这些小错误，大家下载最新版的源码就行。另外，作者在代码工程中加入了非常友好的命令行参数解析代码，至于如何使用webcam或者video或者sequence进行测试，源码文件夹里有详细的说明，在此不再赘述。

结合论文，理解CMT的源码还是不太困难的，作者在代码中做了一些工程上的处理，主要体现在关键点的两次匹配和融合，看起来简单但却很有效。下面我用Visio画出了整个算法的流程图，以便更加清晰地理解CMT算法的核心思想和具体实现方法。cmt算法

void CMT::processFrame(Mat im_gray)函数的处理流程

源码总结

整个CMT算法的全部函数都在CMT类中实现，其包括4大组件，分别封装成4个类：Tracker、Matcher、Consensus、Fusion。另外，CMT类中还包括FAST detector和BRISK descriptor。

Tracker– 使用金字塔LK光流法

<code class="language-cpp hljs  has-numbering" style="display: block; padding: 0px; color: inherit; box-sizing: border-box; font-family: Source Code Pro, monospace;font-size:undefined; white-space: pre; border-radius: 0px; word-wrap: normal; background: transparent;">tracker.track(im_prev, im_gray, points_active, points_tracked, status);</code><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li></ul><ul class="pre-numbering" style="box-sizing: border-box; position: absolute; width: 50px; top: 0px; left: 0px; margin: 0px; padding: 6px 0px 40px; border-right-width: 1px; border-right-style: solid; border-right-color: rgb(221, 221, 221); list-style: none; text-align: right; background-color: rgb(238, 238, 238);"><li style="box-sizing: border-box; padding: 0px 5px;">1</li></ul>

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