本文主要是介绍目标跟踪工具 VOT-toolkit 的使用方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一. VOT-toolkit的简介
二. VOT-toolkit的安装
-
首先需要下载 Matlab，因为跟踪器配置文件的生成需要用到 Matlab,关于Matlab的安装就不多赘述；
-
到 Github 网站上下载 vot-toolkit
可以选择一并下载好 trax，这个不是必须下载，因为在 Matlab中初次使用 vot-toolkit 编译配置文件时会自动下载好这部分内容，但是网速不快的话，建议提前下好，然后复制粘贴到相关的文件夹下面去，如下图路径所示：
三. VOT-toolkit的使用(Demo)
-
Matlab 版本 vot-toolkit 的使用方法：
1* 首先运行 toolkit_path.m 文件
2* 再运行 workspace 文件夹中的 workspace_create.m文件
3* 根据提示选择要测试的数据集，并为跟踪器取名为 ncc(任意英文名都可以)，然后进行跟踪器语言的选择，创建完成，流程如下图：
4* 此时就会生成几个新的文件，其中最重要的是如下两个文件：
首先打开 tracker_ncc.m 文件，进行如下编辑：
而 configuration.m文件不用修改，它仅表示特有的编译文件，如果它存在，那么不能再新编译一个跟踪器
然后运行 run_test.m文件，进行跟踪器检测评估，结果如下图所示：
选择一个序列，观看其效果，如下图所示：
至此，Matlab 版本的 vot-toolkit 使用方法介绍完毕，因为后期的跟踪器都是用 python 写的，因此我们重点关注下面的 python 版本。
-
Python 版本 vot-toolkit 的使用方法：
1* 2* 同上；
3* 选择 python 版本的跟踪器即可，如下图所示：
4* 依旧会生成 tracker_ncc.m 文件和 configuration.m文件此时两个文件都要进行修改，首先修改 tracker_ncc.m ，如下图所示：
再修改 configuration.m，加入一个默认的 python 编译器，如下图所示：
其余内容同上的 Matlab 版 vot-toolkit 使用。
四. VOT-toolkit测评自己的跟踪器
前提：必须将自己的跟踪器跑通，才能进行跟踪器的性能测评
下面以一个具体的例子说明：
项目出处：https://github.com/alanlukezic/d3s
-
首先将项目下载后，文件包如下图所示：
-
关于如何跑通跟踪器，由于每个项目的结构体系不同，这里无法做出通用的教程，只能多总结多积累，多学习前人的工作，看着 Readme 文档自己实践。
-
下面介绍如何在跑通跟踪器的基础上使用 Vot-toolkit 工具箱python版本进行跟踪器的测评。
1* 2* 3* 同上面 python 版本 vot-toolkit 的 demo 教程
4* 生成 tracker_D3S.m 文件和 configuration.m文件
对生成的 configuration.m 文件，修改方式与Demo相同，如下图：
对于生成的 tracker_D3S.m 文件，修改方式如下图所示：
运行 run_test.m文件，进行跟踪器检测评估，结果如下图所示：
运行 run_experiments.m 文件，生成一系列txt文件，结果如下图：
运行 run_analysis.m 文件，生成数据分析图表，内容如下：
查看 index.html的结果，如下图所示：
至此，toolkit工具箱的使用流程基本完成！
这篇关于目标跟踪工具 VOT-toolkit 的使用方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
