Fix for tracking

AlexeyAB

2018-02-07 8b385e1afee967a508a810711eeb34b07acc6f7a

 src/yolo_v2_class.hpp

@@ -8,11 +8,6 @@
#include <opencv2/opencv.hpp>       // C++
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h" // C
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" // C

#include <opencv2/cudaoptflow.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
#endif   // OPENCV

#ifdef YOLODLL_EXPORTS
@@ -34,6 +29,7 @@
   float prob;             // confidence - probability that the object was found correctly
   unsigned int obj_id;    // class of object - from range [0, classes-1]
   unsigned int track_id;     // tracking id for video (0 - untracked, 1 - inf - tracked object)
   unsigned int frames_counter;// counter of frames on which the object was detected
};

struct image_t {
@@ -62,7 +58,8 @@
   YOLODLL_API int get_net_width() const;
   YOLODLL_API int get_net_height() const;

   YOLODLL_API std::vector<bbox_t> tracking(std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec, int const frames_story = 6);
   YOLODLL_API std::vector<bbox_t> tracking_id(std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec, bool const change_history = true, 
                                    int const frames_story = 10, int const max_dist = 150);

#ifdef OPENCV
   std::vector<bbox_t> detect(cv::Mat mat, float thresh = 0.2, bool use_mean = false)
@@ -149,13 +146,21 @@

#if defined(TRACK_OPTFLOW) && defined(OPENCV)

#include <opencv2/cudaoptflow.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/cudaarithm.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>

class Tracker_optflow {
public:
   const int gpu_count;
   const int gpu_id;
   const int flow_error;


   Tracker_optflow(int _gpu_id = 0) : gpu_count(cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount()), gpu_id(std::min(_gpu_id, gpu_count-1))
   Tracker_optflow(int _gpu_id = 0, int win_size = 7, int max_level = 1, int iterations = 8000, int _flow_error = -1) :
      gpu_count(cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount()), gpu_id(std::min(_gpu_id, gpu_count-1)),
      flow_error((_flow_error > 0)? _flow_error:(win_size*4))
   {
      int const old_gpu_id = cv::cuda::getDevice();
      cv::cuda::setDevice(gpu_id);
@@ -163,9 +168,9 @@
      stream = cv::cuda::Stream();

      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu = cv::cuda::SparsePyrLKOpticalFlow::create();
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setWinSize(cv::Size(21, 21)); // 15, 21, 31
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setMaxLevel(3);      // +- 3 pt
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setNumIters(2000);   // def: 30
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setWinSize(cv::Size(win_size, win_size)); // 9, 15, 21, 31
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setMaxLevel(max_level);    // +- 3 pt
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->setNumIters(iterations);   // 2000, def: 30

      cv::cuda::setDevice(old_gpu_id);
   }
@@ -173,7 +178,6 @@
   // just to avoid extra allocations
   cv::cuda::GpuMat src_mat_gpu;
   cv::cuda::GpuMat dst_mat_gpu, dst_grey_gpu;
   cv::cuda::GpuMat tmp_grey_gpu;
   cv::cuda::GpuMat prev_pts_flow_gpu, cur_pts_flow_gpu;
   cv::cuda::GpuMat status_gpu, err_gpu;

@@ -181,7 +185,41 @@
   cv::Ptr<cv::cuda::SparsePyrLKOpticalFlow> sync_PyrLKOpticalFlow_gpu;
   cv::cuda::Stream stream;

   void update_tracking_flow(cv::Mat src_mat)
   std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec;
   std::vector<bool> good_bbox_vec_flags;
   cv::Mat prev_pts_flow_cpu;

   void update_cur_bbox_vec(std::vector<bbox_t> _cur_bbox_vec)
   {
      cur_bbox_vec = _cur_bbox_vec;
      good_bbox_vec_flags.resize(cur_bbox_vec.size());
      for (auto &i : good_bbox_vec_flags) i = true;
      cv::Mat prev_pts, cur_pts_flow_cpu;

      for (auto &i : cur_bbox_vec) {
         float x_center = (i.x + i.w / 2.0F);
         float y_center = (i.y + i.h / 2.0F);
         prev_pts.push_back(cv::Point2f(x_center, y_center));
      }

      if (prev_pts.rows == 0)
         prev_pts_flow_cpu = cv::Mat();
      else
         cv::transpose(prev_pts, prev_pts_flow_cpu);

      if (prev_pts_flow_gpu.cols < prev_pts_flow_cpu.cols) {
         prev_pts_flow_gpu = cv::cuda::GpuMat(prev_pts_flow_cpu.size(), prev_pts_flow_cpu.type());
         cur_pts_flow_gpu = cv::cuda::GpuMat(prev_pts_flow_cpu.size(), prev_pts_flow_cpu.type());

         status_gpu = cv::cuda::GpuMat(prev_pts_flow_cpu.size(), CV_8UC1);
         err_gpu = cv::cuda::GpuMat(prev_pts_flow_cpu.size(), CV_32FC1);
      }

      prev_pts_flow_gpu.upload(cv::Mat(prev_pts_flow_cpu), stream);
   }


   void update_tracking_flow(cv::Mat src_mat, std::vector<bbox_t> _cur_bbox_vec)
   {
      int const old_gpu_id = cv::cuda::getDevice();
      if (old_gpu_id != gpu_id)
@@ -193,15 +231,18 @@
            src_grey_gpu = cv::cuda::GpuMat(src_mat.size(), CV_8UC1);
         }

         update_cur_bbox_vec(_cur_bbox_vec);

         //src_grey_gpu.upload(src_mat, stream);   // use BGR
         src_mat_gpu.upload(src_mat, stream);
         cv::cuda::cvtColor(src_mat_gpu, src_grey_gpu, CV_BGR2GRAY, 0, stream);
         cv::cuda::cvtColor(src_mat_gpu, src_grey_gpu, CV_BGR2GRAY, 1, stream);
      }
      if (old_gpu_id != gpu_id)
         cv::cuda::setDevice(old_gpu_id);
   }


   std::vector<bbox_t> tracking_flow(cv::Mat dst_mat, std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec)
   std::vector<bbox_t> tracking_flow(cv::Mat dst_mat, bool check_error = true)
   {
      if (sync_PyrLKOpticalFlow_gpu.empty()) {
         std::cout << "sync_PyrLKOpticalFlow_gpu isn't initialized \n";
@@ -215,13 +256,11 @@
      if (dst_mat_gpu.cols == 0) {
         dst_mat_gpu = cv::cuda::GpuMat(dst_mat.size(), dst_mat.type());
         dst_grey_gpu = cv::cuda::GpuMat(dst_mat.size(), CV_8UC1);
         tmp_grey_gpu = cv::cuda::GpuMat(dst_mat.size(), CV_8UC1);
      }

      //dst_grey_gpu.upload(dst_mat, stream);   // use BGR
      dst_mat_gpu.upload(dst_mat, stream);


      cv::cuda::cvtColor(dst_mat_gpu, dst_grey_gpu, CV_BGR2GRAY, 0, stream);
      cv::cuda::cvtColor(dst_mat_gpu, dst_grey_gpu, CV_BGR2GRAY, 1, stream);

      if (src_grey_gpu.rows != dst_grey_gpu.rows || src_grey_gpu.cols != dst_grey_gpu.cols) {
         stream.waitForCompletion();
@@ -230,40 +269,13 @@
         return cur_bbox_vec;
      }

      cv::Mat prev_pts, prev_pts_flow_cpu, cur_pts_flow_cpu;

      for (auto &i : cur_bbox_vec) {
         float x_center = (i.x + i.w / 2);
         float y_center = (i.y + i.h / 2);
         prev_pts.push_back(cv::Point2f(x_center, y_center));
      }


      if (prev_pts.rows == 0)
         prev_pts_flow_cpu = cv::Mat();
      else
         cv::transpose(prev_pts, prev_pts_flow_cpu);


      if (prev_pts_flow_gpu.cols < prev_pts_flow_cpu.cols) {
         prev_pts_flow_gpu = cv::cuda::GpuMat(prev_pts_flow_cpu.size(), prev_pts_flow_cpu.type());
         cur_pts_flow_gpu = cv::cuda::GpuMat(prev_pts_flow_cpu.size(), prev_pts_flow_cpu.type());

         status_gpu = cv::cuda::GpuMat(prev_pts_flow_cpu.size(), CV_8UC1);
         err_gpu = cv::cuda::GpuMat(prev_pts_flow_cpu.size(), CV_32FC1);
      }

      prev_pts_flow_gpu.upload(cv::Mat(prev_pts_flow_cpu), stream);


      dst_grey_gpu.copyTo(tmp_grey_gpu, stream);

      ////sync_PyrLKOpticalFlow_gpu.sparse(src_grey_gpu, dst_grey_gpu, prev_pts_flow_gpu, cur_pts_flow_gpu, status_gpu, &err_gpu);  // OpenCV 2.4.x
      sync_PyrLKOpticalFlow_gpu->calc(src_grey_gpu, dst_grey_gpu, prev_pts_flow_gpu, cur_pts_flow_gpu, status_gpu, err_gpu, stream);   // OpenCV 3.x

      cv::Mat cur_pts_flow_cpu;
      cur_pts_flow_gpu.download(cur_pts_flow_cpu, stream);

      tmp_grey_gpu.copyTo(src_grey_gpu, stream);
      dst_grey_gpu.copyTo(src_grey_gpu, stream);

      cv::Mat err_cpu, status_cpu;
      err_gpu.download(err_cpu, stream);
@@ -273,24 +285,33 @@

      std::vector<bbox_t> result_bbox_vec;

      for (size_t i = 0; i < cur_bbox_vec.size(); ++i)
      if (err_cpu.cols == cur_bbox_vec.size() && status_cpu.cols == cur_bbox_vec.size()) 
      {
         cv::Point2f cur_key_pt = cur_pts_flow_cpu.at<cv::Point2f>(0, i);
         cv::Point2f prev_key_pt = prev_pts_flow_cpu.at<cv::Point2f>(0, i);
         for (size_t i = 0; i < cur_bbox_vec.size(); ++i)
         {
            cv::Point2f cur_key_pt = cur_pts_flow_cpu.at<cv::Point2f>(0, i);
            cv::Point2f prev_key_pt = prev_pts_flow_cpu.at<cv::Point2f>(0, i);

         float moved_x = cur_key_pt.x - prev_key_pt.x;
         float moved_y = cur_key_pt.y - prev_key_pt.y;
            float moved_x = cur_key_pt.x - prev_key_pt.x;
            float moved_y = cur_key_pt.y - prev_key_pt.y;

         if (err_cpu.cols > i &&  status_cpu.cols > i)
            if (abs(moved_x) < 100 && abs(moved_y) < 100)
               //if (err_cpu.at<float>(0, i) < 60 && status_cpu.at<unsigned char>(0, i) != 0)
            if (abs(moved_x) < 100 && abs(moved_y) < 100 && good_bbox_vec_flags[i])
               if (err_cpu.at<float>(0, i) < flow_error && status_cpu.at<unsigned char>(0, i) != 0)
               {
                  cur_bbox_vec[i].x += moved_x + 0.5;
                  cur_bbox_vec[i].y += moved_y + 0.5;
                  result_bbox_vec.push_back(cur_bbox_vec[i]);
               }
               else good_bbox_vec_flags[i] = false;
            else good_bbox_vec_flags[i] = false;

            //if(!check_error && !good_bbox_vec_flags[i]) result_bbox_vec.push_back(cur_bbox_vec[i]);
         }
      }

      cur_pts_flow_gpu.swap(prev_pts_flow_gpu);
      cur_pts_flow_cpu.copyTo(prev_pts_flow_cpu);

      if (old_gpu_id != gpu_id)
         cv::cuda::setDevice(old_gpu_id);