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Multi-object trackers in Python

What it solves

此项目提供一种简化的方式在 Python 中实现多目标跟踪（MOT），让用户能够在视频序列的各帧中跟踪多个不同的对象。

How it works

该库将目标检测与跟踪算法集成。检测器（如 YOLOv3 或 SSD）首先在单帧中识别对象的边界框；随后，跟踪器为这些对象分配唯一 ID，并预测它们在后续帧中的位置，以保持随时间的身份一致性。

Who it’s for

它面向需要在视频流中跟踪多个移动对象的计算机视觉任务的开发者和研究人员。

Highlights

  • 支持多种跟踪算法，包括 CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker 和 SORT。
  • 包含基于 OpenCV 的内置检测器，如 YOLOv3、TF-SSDMobileNetV2 和 Caffe_SSDMobileNet。
  • 提供一致、简洁的接口，用于在不同算法间更新轨迹。
  • 支持通过 CUDA 加速的 OpenCV 构建，实现 GPU 加速。