用于opencv对象跟踪的边界框定义

Question

如何定义采用opencv的tracker.init（）函数的boundingbox对象？是(xcenter,ycenter,boxwidht,boxheight) 或(xmin,ymin,xmax,ymax) 或(ymin,xmin,ymax,xmax) 或完全不同的东西？

我正在使用python和OpenCV 3.3，我基本上对要跟踪视频每一帧的每个对象执行以下操作：

tracker = cv2.trackerKCF_create()
ok = tracker.init(previous_frame,bbox)
bbox = tracker.update(current_frame)

Answer 1

The Answer is: (xmin,ymin,boxwidth,boxheight)

Answer 2

另一篇文章将答案陈述为事实，所以让我们看看如何自己找出答案。

OpenCV 的 Python 版本是主要 C++ API 的包装器，因此当有疑问时，查阅主要文档，甚至源代码总是有用的。有一个简短的教程提供了有关 Python 绑定的一些基本信息。

首先，我们来看一下cv::TrackerKCF。该init成员将边界框作为以下实例cv::Rect2d（即，其变体cv::Rect_使用值表示参数double）：

bool cv::Tracker::init(InputArray image, const Rect2d& boundingBox)

现在的问题是，a cv::Rect2d（或者一般来说，a的变体cv::Rect_）在Python中是如何表示的？我还没有找到文档的任何部分明确说明这一点（尽管我认为教程中暗示了这一点），但前面提到的绑定教程中有一些有用的信息：

...
但是可能有一些基本的 OpenCV 数据类型，例如 Mat、Vec4i、Size。它们需要手动扩展。例如，Mat 类型应扩展为 Numpy 数组，Size 应扩展为两个整数的元组等
。...
所有此类手动包装函数都放在modules/python/src2/cv2.cpp.

不多，所以让我们看看他们指向我们的代码。第941 - 954行是我们所追求的：

template<>
bool pyopencv_to(PyObject* obj, Rect2d& r, const char* name)
{
    (void)name;
    if(!obj || obj == Py_None)
        return true;
    return PyArg_ParseTuple(obj, "dddd", &r.x, &r.y, &r.width, &r.height) > 0;
}

template<>
PyObject* pyopencv_from(const Rect2d& r)
{
    return Py_BuildValue("(dddd)", r.x, r.y, r.width, r.height);
}

第一个函数中的内容PyArg_ParseTuple是不言自明的。双精度（浮点）值的 4 元组，按 x、y、宽度和高度的顺序排列。