4.记一个特别的坑。

void *detect_in_thread(void *ptr)
{

    if(tracking==0)
    {
    running = 1;       //就是一个标志位，表示正在进行当前的进程吧？
    float nms = .4;     //nms是最大值检测的

    layer l = net->layers[net->n-1];
    float *X = buff_letter[(buff_index+2)%3].data;   //数据，这就是直接图像数据的指针了
    network_predict(net, X);    //网络预测

    /*
       if(l.type == DETECTION){
       get_detection_boxes(l, 1, 1, demo_thresh, probs, boxes, 0);
       } else */
    remember_network(net);      
    detection *dets = 0;
    int nboxes = 0;
    dets = avg_predictions(net, &nboxes);    
    //获得检测的结果



    //注释掉的这一部分应该是以前的版本
    /*
       int i,j;
       box zero = {0};
       int classes = l.classes;
       for(i = 0; i < demo_detections; ++i){
       avg[i].objectness = 0;
       avg[i].bbox = zero;
       memset(avg[i].prob, 0, classes*sizeof(float));
       for(j = 0; j < demo_frame; ++j){
       axpy_cpu(classes, 1./demo_frame, dets[j][i].prob, 1, avg[i].prob, 1);
       avg[i].objectness += dets[j][i].objectness * 1./demo_frame;
       avg[i].bbox.x += dets[j][i].bbox.x * 1./demo_frame;
       avg[i].bbox.y += dets[j][i].bbox.y * 1./demo_frame;
       avg[i].bbox.w += dets[j][i].bbox.w * 1./demo_frame;
       avg[i].bbox.h += dets[j][i].bbox.h * 1./demo_frame;
       }
    //copy_cpu(classes, dets[0][i].prob, 1, avg[i].prob, 1);
    //avg[i].objectness = dets[0][i].objectness;
    }
     */

    //非极大值抑制，
    if (nms > 0) do_nms_obj(dets, nboxes, l.classes, nms);
    
    //打印一些参数
    //帧率和识别的目标
    printf("\033[2J");
    printf("\033[1;1H");
    printf("\nFPS:%.1f\n",fps);
    printf("Objects:\n\n");
    image display = buff[(buff_index+2) % 3];    //需要显示的当前的图片

    //图上面画框之类的函数，但是这里实际实际上并没有显示，显示的话还是需要用opencv来做
    draw_detections(display, dets, nboxes, demo_thresh, demo_names, demo_alphabet, demo_classes);

    box bbox=dets[0].bbox;
    track_box.x=bbox.x*display.w;
    track_box.y=bbox.y*display.h;
    track_box.w=bbox.w*display.w;
    track_box.h=bbox.h*display.h;

    /*
    printf("from (x,y)=(%d,%d)\t",xx,yy);
    printf("(w,h)=(%d,%d)\n",ww,hh);
    printf("%d\n",nboxes);
    */
    /*这里一定要来判断bboxes是否是大于0的，如果不是的话，
    那么dets[0]和dets[0].prob[0]这两个指针都是空的，把空指针传入printf就只能等着程序崩溃了。
    陷阱就是虽然指针是野的，但是是有值的，可以进行计算，我一开始写的是：
    float prob=dets[0].prob[0]*100;
    printf("%f\n",prob);
    第一句计算是不会报错的，第二句直接崩溃。
    */
    if(nboxes>0)
    {
        printf("%f\n",dets[0].prob[0]*100);
        if(dets[0].prob[0]*100>=95)   //如果检测到的置信率大于95%的话就转入跟踪
        {
            tracking=1;        //进入跟踪状态
            track_begin=1;     //这是第一次进入跟踪状态
        }
    }
    //释放内存应该是
    free_detections(dets, nboxes);
    

    demo_index = (demo_index + 1)%demo_frame;
    running = 0;
    return 0;
    }
    //这里不用else，也就是说我是需要上面的运行结束之后，当前的帧就要转换到tracking模式下来做第一帧
    //图像的显示函数是不能自己来写的，因为这个东西全是交给线程来做的，所以这里只能修改不能做显示，要不会卡死的。
    if(tracking==1)      
    {
        //printf("this is tracking process!!!\n");
        image current_img = buff[(buff_index+2) % 3];
        //printf("track_begin%d\t\n",track_begin);    //这里看着是1啊，但是到后面就直接成了172了，神奇
        //printf("bbox:%d\t%d\t%d\t%d\n",track_box.x,track_box.y,track_box.w,track_box.h);

        kcf(current_img,track_box,track_begin,tracking); 
    }
}

void *detect_in_thread(void *ptr)
{
   if(tracking=0)
  {
     if(一定条件)
     ｛
        tracking=1;
        track_begin=1;
      ｝
  }
   if(tracking=1)
  {
     kcf(一些参数,tracking,track_begin);
     //kcf是另外一个文件里的一个函数，需要track_begin来判断
  }
}

void kcf(image img,c_rect &bbox,int isBegin,int tracking)
{
    cout<<"is Begin:\t"<<isBegin<<endl;
    cout<<"is tracking \t"<<tracking<<endl;
    if(isBegin==1)
    {
        cout<<"hello world!"<<endl;
        Mat first_frame=image_to_mat(img);     //图片转换为mat格式
        cout<<"frame_sz:\t"<<first_frame.size()<<endl;
        
        Rect first_rect=Rect(bbox.x,bbox.y,bbox.w,bbox.h);     //box格式的位置转换为rect格式的

        tracker.init(first_rect,first_frame);        //初始化跟踪器
    }
    else
    {
        
        Mat current_frame=image_to_mat(img);       //获取当前帧的视频,这里是没有问题的，图像也能获取    
        //目前的问题是调用这个更新就会报错，我也不知道是怎么回事
        //cv::Rect tracking_res=tracker.update(current_frame);     
        //cout<<tracking_res<<endl;

    }  
}