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# System prepended metadata

title: openCV tracker 研究低fps bounding box 偏移解決方法
tags: [VoTT, study]

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title: 'openCV tracker 研究低fps bounding box 偏移解決方法'
disqus: hackmd
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penCV tracker 研究低 fps bounding box 偏移解決方法(ubuntu18.04)
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文件版本.：v0.0.1
[TOC]


## 暫時筆記
Weekly report
last week:
（1） win10: 測試 multi-core tracking failed
main process 與 child process memory 不共用 導致全域的 tracker object
無法再 process pool 內使用(先不要解)

30fps 跟5 fps做結合比較

(2) bounding box shifted issue

## 1. 筆記解說

目前測試低fps(5fps),會有 bounding box 偏移的現象,如下影片
https://youtu.be/5ZPR2aXiDEM


若是 使用 29.97 fps 無此現象
https://youtu.be/vu9Y9_2dlnM

如下圖可知其實在整體畫面 bounding box 的偏移不大,而是畫面移動太快

![](https://i.imgur.com/f1egJHr.jpg)

畫面移動,追蹤目標跑到右手邊了
![](https://i.imgur.com/ToKWXBX.jpg)

![](https://i.imgur.com/nnEr34c.jpg)


## 2. 測試 source code
至此 [github](https://github.com/masteree108/bbox_shifted_research) 可下載 測試程式

s選完一個人物後按下 Enter,
然後選下一個按一次 Enter
最後按下 ESC 讓程式繼續運作


### 5 fps 測試方法
如下圖選擇 07_clip_5fps.mp4
![](https://i.imgur.com/NdzqPqs.png)

```
$ conda activate your_python_container
$ ./run.py
```

### 29.97 fps 測試方法
如下圖選擇 07_clip_30fps.mp4
![](https://i.imgur.com/g2SrEgr.png)

```
$ conda activate your_python_container
$ ./run.py
```

## 3.找出畫面偏移量
[參考論文](https://www.researchgate.net/publication/337261122_UAV_Real-Time_Video_Stabilization_Using_Opencv_Technical_analysis)

A. Quick and Rich Feature Tracking
(1) Grid-Based Feature Detection:
(2) Integrating Feature Tracking With Feature Matching
B. 2D Stabilization

###  Lucas-Kanade 算法（先不要弄） 

detected points
![](https://i.imgur.com/wXohYYi.jpg)

tracking points1
![](https://i.imgur.com/v0OX7aE.jpg)
tracking points2
![](https://i.imgur.com/lHnVDnS.jpg)



###### tags: `study`, `VoTT`
