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适配python3.9的 SORT算法

news 来源：原创 2025/9/11 22:21:49

简单地更改了 sort.py 函数的接口，核心思想、处理操作并不改变。

源代码链接：https://github.com/abewley/sort

import os
import numpy as np
import glob
import time
import argparse
from filterpy.kalman import KalmanFilter
from scipy.optimize import linear_sum_assignment  # 使用 SciPy 实现分配np.random.seed(0)def simple_test():mot_tracker = Sort(max_age=1, min_hits=1, iou_threshold=0.3)frame1_dets = np.array([[100, 100, 150, 180, 0.9],[200, 150, 240, 210, 0.85]])frame2_dets = np.array([[110, 120, 170, 210, 0.88]])start_time = time.time()trackers1 = mot_tracker.update(frame1_dets)cycle_time = time.time() - start_timeprint("Frame1 trackers:", trackers1, "time:", cycle_time)# 第2帧start_time = time.time()trackers2 = mot_tracker.update(frame2_dets)cycle_time = time.time() - start_timeprint("Frame2 trackers:", trackers2, "time:", cycle_time)def linear_assignment(cost_matrix):# 直接调用 SciPy 的实现row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix)return np.array(list(zip(row_ind, col_ind)))def iou_batch(bb_test, bb_gt):"""计算两组边界框（格式为 [x1,y1,x2,y2]）之间的 IOU"""bb_gt = np.expand_dims(bb_gt, 0)bb_test = np.expand_dims(bb_test, 1)xx1 = np.maximum(bb_test[..., 0], bb_gt[..., 0])yy1 = np.maximum(bb_test[..., 1], bb_gt[..., 1])xx2 = np.minimum(bb_test[..., 2], bb_gt[..., 2])yy2 = np.minimum(bb_test[..., 3], bb_gt[..., 3])w = np.maximum(0., xx2 - xx1)h = np.maximum(0., yy2 - yy1)wh = w * ho = wh / ((bb_test[..., 2] - bb_test[..., 0]) * (bb_test[..., 3] - bb_test[..., 1])+ (bb_gt[..., 2] - bb_gt[..., 0]) * (bb_gt[..., 3] - bb_gt[..., 1]) - wh)return odef convert_bbox_to_z(bbox):"""将边界框 [x1,y1,x2,y2] 转换为中心形式 [x, y, s, r]，其中 x,y 为中心，s 为面积，r 为宽高比"""w = bbox[2] - bbox[0]h = bbox[3] - bbox[1]x = bbox[0] + w/2.y = bbox[1] + h/2.s = w * h    # 面积r = w / float(h)return np.array([x, y, s, r]).reshape((4, 1))def convert_x_to_bbox(x, score=None):"""将中心形式 [x,y,s,r] 转换为 [x1,y1,x2,y2]（若有 score 则附加）"""w = np.sqrt(x[2] * x[3])h = x[2] / wif score is None:return np.array([x[0]-w/2., x[1]-h/2., x[0]+w/2., x[1]+h/2.]).reshape((1, 4))else:return np.array([x[0]-w/2., x[1]-h/2., x[0]+w/2., x[1]+h/2., score]).reshape((1, 5))class KalmanBoxTracker:"""表示单个跟踪目标的内部状态，基于边界框的观测"""count = 0def __init__(self, bbox):# 定义恒速模型self.kf = KalmanFilter(dim_x=7, dim_z=4)self.kf.F = np.array([[1, 0, 0, 0, 1, 0, 0],[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0],[0, 0, 1, 0, 0, 0, 1],[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]])self.kf.H = np.array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]])self.kf.R[2:, 2:] *= 10.self.kf.P[4:, 4:] *= 1000.  # 对不可观测的初始速度赋予高不确定性self.kf.P *= 10.self.kf.Q[-1, -1] *= 0.01self.kf.Q[4:, 4:] *= 0.01self.kf.x[:4] = convert_bbox_to_z(bbox)self.time_since_update = 0self.id = KalmanBoxTracker.countKalmanBoxTracker.count += 1self.history = []self.hits = 0self.hit_streak = 0self.age = 0def update(self, bbox):"""用新的 bbox 更新状态"""self.time_since_update = 0self.history = []self.hits += 1self.hit_streak += 1self.kf.update(convert_bbox_to_z(bbox))def predict(self):"""预测下一个状态并返回预测的 bbox"""if (self.kf.x[6] + self.kf.x[2]) <= 0:self.kf.x[6] *= 0.0self.kf.predict()self.age += 1if self.time_since_update > 0:self.hit_streak = 0self.time_since_update += 1self.history.append(convert_x_to_bbox(self.kf.x))return self.history[-1]def get_state(self):"""返回当前的 bbox 估计"""return convert_x_to_bbox(self.kf.x)def associate_detections_to_trackers(detections, trackers, iou_threshold=0.3):"""将检测与跟踪器进行关联，返回匹配、未匹配的检测和未匹配的跟踪器"""if len(trackers) == 0:return np.empty((0, 2), dtype=int), np.arange(len(detections)), np.empty((0, 5), dtype=int)iou_matrix = iou_batch(detections, trackers)if min(iou_matrix.shape) > 0:cost_matrix = -iou_matrix  # 因为 linear_assignment 求最小化matched_indices = linear_assignment(cost_matrix)else:matched_indices = np.empty(shape=(0, 2))unmatched_detections = []for d, det in enumerate(detections):if d not in matched_indices[:, 0]:unmatched_detections.append(d)unmatched_trackers = []for t, trk in enumerate(trackers):if t not in matched_indices[:, 1]:unmatched_trackers.append(t)matches = []for m in matched_indices:if iou_matrix[m[0], m[1]] < iou_threshold:unmatched_detections.append(m[0])unmatched_trackers.append(m[1])else:matches.append(m.reshape(1, 2))if len(matches) == 0:matches = np.empty((0, 2), dtype=int)else:matches = np.concatenate(matches, axis=0)return matches, np.array(unmatched_detections), np.array(unmatched_trackers)class Sort:def __init__(self, max_age=1, min_hits=3, iou_threshold=0.3):"""初始化 SORT 参数"""self.max_age = max_ageself.min_hits = min_hitsself.iou_threshold = iou_thresholdself.trackers = []self.frame_count = 0def update(self, dets=np.empty((0, 5))):"""更新每一帧的检测结果参数:dets - numpy 数组，格式为 [[x1,y1,x2,y2,score], ...]返回: 带有跟踪ID的数组，最后一列为对象ID"""self.frame_count += 1trks = np.zeros((len(self.trackers), 5))to_del = []ret = []for t, trk in enumerate(self.trackers):pos = trk.predict()[0]trks[t] = [pos[0], pos[1], pos[2], pos[3], 0]if np.any(np.isnan(pos)):to_del.append(t)trks = np.ma.compress_rows(np.ma.masked_invalid(trks))for t in reversed(to_del):self.trackers.pop(t)matched, unmatched_dets, unmatched_trks = associate_detections_to_trackers(dets, trks, self.iou_threshold)# 更新匹配到的跟踪器for m in matched:self.trackers[m[1]].update(dets[m[0], :])# 为未匹配的检测创建新的跟踪器for i in unmatched_dets:trk = KalmanBoxTracker(dets[i, :])self.trackers.append(trk)i = len(self.trackers)for trk in reversed(self.trackers):d = trk.get_state()[0]if (trk.time_since_update < 1) and (trk.hit_streak >= self.min_hits or self.frame_count <= self.min_hits):ret.append(np.concatenate((d, [trk.id + 1])).reshape(1, -1))  # +1 保证 ID 为正数i -= 1if trk.time_since_update > self.max_age:self.trackers.pop(i)if len(ret) > 0:return np.concatenate(ret)return np.empty((0, 5))def parse_args():"""解析输入参数"""parser = argparse.ArgumentParser(description='SORT demo')parser.add_argument('--display', dest='display', help='Display online tracker output (slow) [False]', action='store_true')parser.add_argument("--seq_path", help="Path to detections.", type=str, default='data')parser.add_argument("--phase", help="Subdirectory in seq_path.", type=str, default='train')parser.add_argument("--max_age", help="Maximum number of frames to keep alive a track without associated detections.", type=int, default=1)parser.add_argument("--min_hits", help="Minimum number of associated detections before track is initialised.", type=int, default=3)parser.add_argument("--iou_threshold", help="Minimum IOU for match.", type=float, default=0.3)args = parser.parse_args()return argsif __name__ == '__main__':#simple_test()args = parse_args()display = args.displayphase = args.phasetotal_time = 0.0total_frames = 0colours = np.random.rand(32, 3)  # 显示时用的颜色if display:import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as patchesplt.ion()fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111, aspect='equal')if not os.path.exists('output'):os.makedirs('output')pattern = os.path.join(args.seq_path, phase, '*', 'det', 'det.txt')for seq_dets_fn in glob.glob(pattern):mot_tracker = Sort(max_age=args.max_age, min_hits=args.min_hits,iou_threshold=args.iou_threshold)seq_dets = np.loadtxt(seq_dets_fn, delimiter=',')seq = seq_dets_fn[seq_dets_fn.find('*'):].split(os.path.sep)[0]with open(os.path.join('output', f'{seq}.txt'), 'w') as out_file:print("Processing %s." % (seq))for frame in range(int(seq_dets[:, 0].max())):frame += 1  # 帧编号从1开始dets = seq_dets[seq_dets[:, 0] == frame, 2:7]dets[:, 2:4] += dets[:, 0:2]  # 将 [x,y,w,h] 转换为 [x1,y1,x2,y2]total_frames += 1if display:fn = os.path.join('mot_benchmark', phase, seq, 'img1', f'{frame:06d}.jpg')im = io.imread(fn)ax1.imshow(im)plt.title(seq + ' Tracked Targets')start_time = time.time()trackers = mot_tracker.update(dets)cycle_time = time.time() - start_timetotal_time += cycle_timefor d in trackers:print(f'{frame},{d[4]},{d[0]:.2f},{d[1]:.2f},{(d[2]-d[0]):.2f},{(d[3]-d[1]):.2f},1,-1,-1,-1', file=out_file)if display:d = d.astype(np.int32)ax1.add_patch(patches.Rectangle((d[0], d[1]), d[2]-d[0], d[3]-d[1], fill=False, lw=3, ec=colours[d[4] % 32, :]))if display:fig.canvas.flush_events()plt.draw()ax1.cla()print("Total Tracking took: %.3f seconds for %d frames or %.1f FPS" % (total_time, total_frames, total_frames / total_time))if display:print("Note: to get real runtime results run without the option: --display")

它需要目标检测模型的置信度、检测框结果作为输入。下一篇文章会展示一份 demo，使用该模块，进行跟踪和绘制。

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编程日记 2025/9/7 18:33:09

文件操作和IO - 2

目录 Java 中操作文件 File 概述属性构造方法方法 getParent getName getPath getAbsolutePath getCanonicalPath exists isFile isDirectory createNewFile delete deleteOnExit list listFiles mkdir mkdirs 完！ Java 中操作文件 Java 对于文件操…...

编程日记 2025/9/10 14:48:09

⑪数据中心网络M-LAG实战

一、DeviceA-M-LAG-Mater配置 1、M-LAG 系统配置。 # m-lag mad exclude interface GigabitEthernet1/0/7 m-lag mad exclude interface Vlan-interface100 m-lag mad exclude interface Vlan-interface101 m-lag system-mac 0002-0002-0002 m-lag system-number 1 m-la…...

编程日记 2025/9/7 5:25:13

Win10系统安装WSL2-Ubuntu, 并使用VScode开始工作

本教程基于博主当前需要使用 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 而编写，将自己使用的经过分享给大家。有什么意见建议敬请大家批评指正。此过程需要打开 Microsoft Store 话不多说，立即开始~ 文章目录 1. 检查系统版本2. 启动 WSL 功能3. 安装Ubuntu4…...

编程日记 2025/9/11 13:14:29

Node.js种cluster模块详解

Node.js 中 cluster 模块全部 API 详解 1. 模块属性 const cluster require(cluster);// 1. isMaster // 判断当前进程是否为主进程 console.log(是否为主进程:, cluster.isMaster);// 2. isWorker // 判断当前进程是否为工作进程 console.log(是否为工作进程:, cluster.isW…...

编程日记 2025/9/10 0:48:28

Window 10使用WSL2搭建Linux版Android Studio应用开发环境

一、背景公司基于高通SA8155、SA8295等车载芯片进行座舱系统开发，使用repo统一管理系统及应用源码仓库。 Android应用端使用Ubuntu环境Android Studio进行开发，使用repo进行平台性管理，包含所有应用仓库。由于gradle配置使用了linux下文件软链接，无法直接使用Window环境…...

编程日记 2025/9/9 22:17:10

PostgreSQL 的统计信息

PostgreSQL 的统计信息 PostgreSQL 的统计信息是查询优化和性能调优的基础，系统通过多种统计信息来评估数据分布和访问模式，从而生成高效的执行计划。一统计信息类型与用途 1.1 核心统计类别统计类型存储位置主要用途更新机制表和索引扫描统计pg_…...

编程日记 2025/9/9 16:08:53

【Linux】Linux基础指令

Linux系统初步介绍 Linux是一种自由和开放源代码的类UNIX操作系统,该操作系统的内核由林纳斯托瓦兹在1991年首次发布,之后,在加上用户空间的应用程序之后,就成为了Linux操作系统｡ 严格来讲,Linux 只是操作系统内核本身,但通常采用“Linux内核”来表达该意思&#…...

编程日记 2025/9/8 22:43:04

【SLAM】在ORB_SLAM2的ROS模式下使用RealSense D435相机

本文介绍了如何在ORB_SLAM2项目中使用RealSense D435相机作为RGB-D输入源，包括ROS下启动D435相机、ORB_SLAM2订阅Topic、ORB_SLAM2读取realsense-viewer录制的rosbag文件等步骤。。本文首发于❄慕雪的寒舍 1. 前言先前已经编写了如何用TUM数据集运行ORB_SLAM3以及…...

编程日记 2025/9/11 7:01:34

scapy使用

https://scapy.readthedocs.io/en/latest/introduction.html 在 Mac 上使用 Scapy 抓取特定 IP 的流量并保存到 a.pcap 的步骤如下： 步骤 1：安装 Scapy 在终端中执行以下命令安装： pip install scapy步骤 2：创建 Python 脚本 …...

编程日记 2025/9/2 11:25:13

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