问利用opencv跟踪车辆轨迹

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如果我的理解是正确的，那么您就会关心检测您已经跟踪的对象(缺少检测器/跟踪器通信)。在这种情况下，您可以：

• 预检查-在检测期间排除您已经跟踪对象或
• 事后检查-丢弃检测到的对象，这些对象接近跟踪对象(如果由于某种原因“选择性”检测是不可能的)

有几种可能的实现。

1. Mask.创建二进制掩码，其中跟踪对象附近的区域被“标记”(例如，靠近跟踪对象的区域和其他任何地方的零)。给定这样的掩码，在检测特定位置之前，您可以快速检查是否有什么东西在那里被跟踪，如果您坚持使用事后检查方法，则可以中止检测(预检查方法)或删除检测对象。
2. Brute-force.计算特定位置与每个跟踪位置之间的距离(还可以检查重叠区域和其他特征)。然后，您可以丢弃太接近和/或类似于已经跟踪的对象的检测。

让我们考虑哪种方式更好(以及什么时候)。

1. 掩码需要O(N)操作将所有跟踪对象添加到掩码中，而O(M)操作需要检查所有感兴趣的位置。这是O(N + M) =O(N，M)，其中Ne 241是跟踪对象的数量，E 142ME 243是检查位置的数量(例如，检测到的对象)。哪个数字(、N、或M)将更大，取决于您的应用程序。还需要额外的内存来保存二进制掩码(通常不是很重要，但同样取决于应用程序)。
2. Brute-需要O(N * M)操作(每个M位置都与NE 259候选点进行检查)。它不需要额外的内存，并且允许在检查期间执行更复杂的逻辑。例如，如果对象突然改变了一个帧中的大小/颜色/任何东西--我们可能不应该跟踪它(因为它可能是一个完全不同的对象，包含了原始的对象)，而是做其他的事情。

总括而言：

1. 当您有很多对象时，掩码是渐近性更好的。如果在检测期间执行类似滑动窗口搜索的操作，并且可以排除某些区域(因为在这种情况下，您可能有一个较大的M)，这几乎是至关重要的。您可能会在预检查中使用它。
2. Brute--当您有很少的对象并且需要进行涉及不同属性的检查时，强制是可以的。与的事后检查一起使用它是最有意义的。

如果你碰巧需要一些介于两者之间的东西--你必须更有创造力，或者以某种方式对对象属性进行编码(以达到恒定的查找时间)，或者使用更复杂的数据结构(以加快“布鲁特力”搜索)。