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开发环境：Ubuntu 18.04 LTS + ROS Melodic + ViSP 3.3.1 文章内容主要参考ViSP官方教学文档：https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial_mainpage.html
本文主要介绍了如何使用ViSP实现基于CAD模型的目标跟踪，需要提供目标物体的CAD模型文件（cao格式或者vrml格式），目标物体的初始位置（init文件），视频文件，并且需要手动在视频文件的第一帧中选择出目标物体的初始位置（至少提供四个点）。本文主要参考了 generic中的 tutorial-mb-generic-tracker.cpp 例程。首先要获取这个例程文件并编译它
svn export https://github.com/lagadic/visp.git/trunk/tutorial/tracking/model-based/generic
cd generic/
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DVISP_DIR=$VISP_WS/visp-build
make
执行例程，查看效果
./tutorial-mb-generic-tracker
按照图像中给定点的顺序，在视频第一帧中依次点击图像中对应的点  选择完成后获得物体初始位置  点击左键开始跟踪，点击右键重新选取  下面介绍一下代码实现过程
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
int main(int argc, char **argv)
{
#if defined(VISP_HAVE_OPENCV) && (VISP_HAVE_OPENCV_VERSION >= 0x020100)
try {
std::string opt_videoname = "model/teabox/teabox.mp4"; //视频文件
std::string opt_modelname = "model/teabox/teabox.cao"; //模型文件
int opt_tracker = 1;
for (int i = 0; i
std::cout
vpMe me;
//设置边缘跟踪参数
me.setMaskSize(5);//定义用于检测边缘的卷积掩码的大小。
me.setMaskNumber(180);//用于确定物体轮廓的掩模数目。掩模的数量决定了每个样本边缘的精度。
//如果精度是2度，那么有360/2 = 180掩码。
me.setRange(8);//用于跟踪移动边缘的轮廓法线的两侧的范围。
//如果被跟踪对象在连续两幅图像中的位移较大，则必须增加该参数。
me.setThreshold(10000);//用于确定移动边缘是否有效的似然阈值。
me.setMu1(0.5);//允许检测轮廓的最小图像对比度。
me.setMu2(0.5);//允许检测轮廓的最大图像对比度。
me.setSampleStep(4);//两个离散化的移动边缘之间的最小像素距离。
//若要增加移动边缘的数量，必须减少此参数。
tracker.setMovingEdge(me);
}
#ifdef VISP_HAVE_MODULE_KLT
if (opt_tracker == 1 || opt_tracker == 2) {
vpKltOpencv klt_settings;
//设置关键点跟踪的参数
klt_settings.setMaxFeatures(300);//在图像中跟踪关键点的最大数目
klt_settings.setWindowSize(5);//用于细化角点位置的窗口尺寸
klt_settings.setQuality(0.015);//描述图像角点的最小可接受质量的参数。
klt_settings.setMinDistance(8);//在关键点检测阶段，用于初始化关键点位置的被检测角点之间的最小欧氏距离。
klt_settings.setHarrisFreeParameter(0.01);//Harris检测器的自由参数
klt_settings.setBlockSize(3);//用于跟踪关键特征的平均块的大小。
klt_settings.setPyramidLevels(3);//特征金字塔的最大层级。如果层级为零，则没有计算光流的金字塔。
tracker.setKltOpencv(klt_settings);
tracker.setKltMaskBorder(5);
}
#endif
cam.initPersProjWithoutDistortion(839, 839, 325, 243);//初始化相机内部参数
tracker.setCameraParameters(cam);//设置相机参数
tracker.loadModel(objectname + ".cao");//加载模型文件，cao格式是ViSP专用的格式
tracker.setDisplayFeatures(true);//是否显示特征
tracker.initClick(I, objectname + ".init", true);//根据点击初始化目标物体位置
while (!g.end()) {
g.acquire(I);
vpDisplay::display(I);
tracker.track(I);//跟踪木比奥
tracker.getPose(cMo);//获得变换矩阵
tracker.getCameraParameters(cam);//获得相机参数
tracker.display(I, cMo, cam, vpColor::red, 2);//显示跟踪结果
vpDisplay::displayFrame(I, cMo, cam, 0.025, vpColor::none, 3);//显示坐标轴
vpDisplay::displayText(I, 10, 10, "A click to exit...", vpColor::red);
vpDisplay::flush(I);
if (vpDisplay::getClick(I, false))
break;
}
vpDisplay::getClick(I);
delete display;
} catch (const vpException &e) {
std::cout |