def _pre_training(self, init_frame, G):
height, width = G.shape
fi = cv2.resize(init_frame, (width, height))
# pre-process img..
fi = pre_process(fi)
Ai = G * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
Bi = np.fft.fft2(init_frame) * np.conjugate(np.fft.fft2(init_frame))
for _ in range(self.args.num_pretrain):
if self.args.rotate:
fi = pre_process(random_warp(init_frame))
else:
fi = pre_process(init_frame)
Ai = Ai + G * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
Bi = Bi + np.fft.fft2(fi) * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
return Ai, Bi
def _pre_training(self, init_frame, G):
height, width = G.shape
fi = cv2.resize(init_frame, (width, height))
# pre-process img..
fi = pre_process(fi)
Ai = G * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
Bi = np.fft.fft2(init_frame) * np.conjugate(np.fft.fft2(init_frame))
for _ in range(self.args.num_pretrain):
if self.args.rotate:
fi = pre_process(random_warp(init_frame))
else:
fi = pre_process(init_frame)
Ai = Ai + G * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
Bi = Bi + np.fft.fft2(fi) * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
return Ai, Bi
def _pre_training(self, init_frame, G):
# G 的大小就是选中的目标区域的大小
height, width = G.shape
fi = cv2.resize(init_frame, (width, height))
# pre-process img..
fi = pre_process(fi)
# np.fft.fft2 表示求 fi 的傅立叶变换
# np.conjugate 表示求矩阵的共轭
# 比如 g = np.matrix('[1+2j, 2+3j; 3-2j, 1-4j]')
# g.conjugate 为 matrix([[1-2j, 2-3j],[3+2j, 1+4j]])
Ai = G * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
Bi = np.fft.fft2(init_frame) * np.conjugate(np.fft.fft2(init_frame))
# 对 fi 进行多次刚性形变，增强检测的鲁棒性，计算出 Ai 和 Bi 的初始值
for _ in range(self.args.num_pretrain):
if self.args.rotate:
fi = pre_process(random_warp(init_frame))
else:
fi = pre_process(init_frame)
Ai = Ai + G * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
Bi = Bi + np.fft.fft2(fi) * np.conjugate(np.fft.fft2(fi))
return Ai, Bi