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我的问题：

我想在 Matlab 中使用诸如 MIL-Tracker 或 MedianFlow-Tracker 之类的 opencv 函数（这些函数不在 mexopencv 中）。但我不知道如何或理解如何做到这一点。opencv/mexopencv 的文档对我没有帮助。这无济于事：OpenCV 如何在 matlab 中共享库？- 因为答案中的链接已关闭。

那么有没有办法在 Matlab 中使用这些函数呢？如果——如何？

为什么？：作为我学士论文的一部分，我必须比较不同的已经实施的跟踪人员的方法。

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如果您想在 MATLAB 中专门使用这些函数，您始终可以用 C/C++ 编写自己的 MEX 文件，并在两次调用之间来回/转发数据，但这需要一些基本的 C++ 知识和理解创建 MEX 文件。

就我个人而言，我肯定会推荐使用 Python 和 OpenCV Python 接口来尝试这个，因为它比在 MATLAB 中使用调用更广泛使用和更受支持（加上它总是一种有用的技能，能够在需要时在 Python 和 MATLAB 之间切换）。

这里有一个完整的 MIL-Tracker 和 MedianFlow-Tracker（以及其他）示例（演示了在 C++ 和 Python 中使用它们！）。

蟒蛇示例：

import cv2
import sys

(major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.')

if __name__ == '__main__' :

    # Set up tracker.
    # Instead of MIL, you can also use

    tracker_types = ['BOOSTING', 'MIL','KCF', 'TLD', 'MEDIANFLOW', 'GOTURN']
    tracker_type = tracker_types[2]

    if int(minor_ver) < 3:
        tracker = cv2.Tracker_create(tracker_type)
    else:
        if tracker_type == 'BOOSTING':
            tracker = cv2.TrackerBoosting_create()
        if tracker_type == 'MIL':
            tracker = cv2.TrackerMIL_create()
        if tracker_type == 'KCF':
            tracker = cv2.TrackerKCF_create()
        if tracker_type == 'TLD':
            tracker = cv2.TrackerTLD_create()
        if tracker_type == 'MEDIANFLOW':
            tracker = cv2.TrackerMedianFlow_create()
        if tracker_type == 'GOTURN':
            tracker = cv2.TrackerGOTURN_create()

    # Read video
    video = cv2.VideoCapture("videos/chaplin.mp4")

    # Exit if video not opened.
    if not video.isOpened():
        print "Could not open video"
        sys.exit()

    # Read first frame.
    ok, frame = video.read()
    if not ok:
        print 'Cannot read video file'
        sys.exit()

    # Define an initial bounding box
    bbox = (287, 23, 86, 320)

    # Uncomment the line below to select a different bounding box
    bbox = cv2.selectROI(frame, False)

    # Initialize tracker with first frame and bounding box
    ok = tracker.init(frame, bbox)

    while True:
        # Read a new frame
        ok, frame = video.read()
        if not ok:
            break

        # Start timer
        timer = cv2.getTickCount()

        # Update tracker
        ok, bbox = tracker.update(frame)

        # Calculate Frames per second (FPS)
        fps = cv2.getTickFrequency() / (cv2.getTickCount() - timer);

        # Draw bounding box
        if ok:
            # Tracking success
            p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1]))
            p2 = (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3]))
            cv2.rectangle(frame, p1, p2, (255,0,0), 2, 1)
        else :
            # Tracking failure
            cv2.putText(frame, "Tracking failure detected", (100,80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75,(0,0,255),2)

        # Display tracker type on frame
        cv2.putText(frame, tracker_type + " Tracker", (100,20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50,170,50),2);

        # Display FPS on frame
        cv2.putText(frame, "FPS : " + str(int(fps)), (100,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (50,170,50), 2);

        # Display result
        cv2.imshow("Tracking", frame)

        # Exit if ESC pressed
        k = cv2.waitKey(1) & 0xff
        if k == 27 : break

我肯定会尝试使用 Python（如果这是一个选项）。否则，如果必须使用 MATLAB，则可能尝试将之前链接中显示的 C++ 示例代码实现为MEX 文件并在编译期间链接 openCV，即

mex trackerMexOpenCV.cpp 'true filepath location to openCV lib'

我希望这有帮助！

于 2018-04-23T13:09:38.623 回答