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7.6 KiB
C++
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#include <iostream>
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#include <string>
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// 包含SpireCV SDK头文件
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#include <sv_world.h>
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using namespace std;
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// 定义窗口名称
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static const std::string RGB_WINDOW = "Image window";
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// 框选到的矩形
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cv::Rect rect_sel;
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// 框选起始点
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cv::Point pt_origin;
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// 是否得到一个新的框选区域
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bool b_renew_ROI = false;
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// 是否开始跟踪
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bool b_begin_TRACK = false;
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// 实现框选逻辑的回调函数
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void onMouse(int event, int x, int y, int, void*);
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struct node {
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double x,y;
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};
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node p1,p2,p3,p4;
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node p;
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double getCross(node p1, node p2, node p) {
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return (p2.x-p1.x)*(p.y-p1.y)-(p.x-p1.x)*(p2.y-p1.y);
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}
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bool b_clicked =false;
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bool detect_tracking =true;
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int main(int argc, char *argv[]) {
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// 定义一个新的窗口，可在上面进行框选操作
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cv::namedWindow(RGB_WINDOW);
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// 设置窗口操作回调函数，该函数实现整个框选逻辑
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cv::setMouseCallback(RGB_WINDOW, onMouse, 0);
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// 实例化 框选目标跟踪类
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sv::SingleObjectTracker sot;
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// 手动导入相机参数，如果使用Amov的G1等吊舱或相机，则可以忽略该步骤，将自动下载相机参数文件
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sot.loadCameraParams(sv::get_home() + "/SpireCV/confs/calib_webcam_1280x720.yaml");
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sot.loadAlgorithmParams(sv::get_home() + "/SpireCV/confs/sv_algorithm_params.json");
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sv::CommonObjectDetector cod;
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cod.loadCameraParams(sv::get_home() + "/SpireCV/confs/calib_webcam_1280x720.yaml");
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cod.loadAlgorithmParams(sv::get_home() + "/SpireCV/confs/sv_algorithm_params.json");
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// 打开摄像头
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sv::Camera cap;
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cap.setWH(cod.image_width, cod.image_height);
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cap.setFps(30);
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cap.open(sv::CameraType::V4L2CAM, 0); // CameraID 0
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// 实例化OpenCV的Mat类，用于内存单帧图像
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cv::Mat img;
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int frame_id = 0;
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while (1)
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{
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if (detect_tracking == true) {
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// 实例化SpireCV的 单帧检测结果 接口类 TargetsInFrame
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sv::TargetsInFrame tgts(frame_id++);
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// 读取一帧图像到img
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cap.read(img);
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cv::resize(img, img, cv::Size(cod.image_width, cod.image_height));
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// 执行通用目标检测
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cod.detect(img, tgts);
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// 可视化检测结果，叠加到img上
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sv::drawTargetsInFrame(img, tgts);
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// 控制台打印通用目标检测结果
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printf("Frame-[%d]\n", frame_id);
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// 打印当前检测的FPS
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printf(" FPS = %.2f\n", tgts.fps);
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// 打印当前相机的视场角（degree）
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printf(" FOV (fx, fy) = (%.2f, %.2f)\n", tgts.fov_x, tgts.fov_y);
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for (int i=0; i<tgts.targets.size(); i++)
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{
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printf("Frame-[%d], Object-[%d]\n", frame_id, i);
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// 打印每个目标的中心位置，cx，cy的值域为[0, 1]
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printf(" Object Center (cx, cy) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[i].cx, tgts.targets[i].cy);
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// 打印每个目标的外接矩形框的宽度、高度，w，h的值域为(0, 1]
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printf(" Object Size (w, h) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[i].w, tgts.targets[i].h);
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// 打印每个目标的置信度
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printf(" Object Score = %.3f\n", tgts.targets[i].score);
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// 打印每个目标的类别，字符串类型
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printf(" Object Category = %s, Category ID = [%d]\n", tgts.targets[i].category.c_str(), tgts.targets[i].category_id);
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// 打印每个目标的视线角，跟相机视场相关
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printf(" Object Line-of-sight (ax, ay) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[i].los_ax, tgts.targets[i].los_ay);
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// 打印每个目标的3D位置（在相机坐标系下），跟目标实际长宽、相机参数相关
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printf(" Object Position = (x, y, z) = (%.3f, %.3f, %.3f)\n", tgts.targets[i].px, tgts.targets[i].py, tgts.targets[i].pz);
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p1.x = tgts.targets[i].cx * tgts.width - tgts.targets[i].w * tgts.width / 2;
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p1.y = tgts.targets[i].cy * tgts.height - tgts.targets[i].h * tgts.height / 2;
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p2.x = tgts.targets[i].cx * tgts.width + tgts.targets[i].w * tgts.width / 2;
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p2.y = tgts.targets[i].cy * tgts.height - tgts.targets[i].h * tgts.height / 2;
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p4.x = tgts.targets[i].cx * tgts.width - tgts.targets[i].w * tgts.width / 2;
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||
p4.y = tgts.targets[i].cy * tgts.height + tgts.targets[i].h * tgts.height / 2;
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p3.x = tgts.targets[i].cx * tgts.width + tgts.targets[i].w * tgts.width / 2;
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p3.y = tgts.targets[i].cy * tgts.height + tgts.targets[i].h * tgts.height / 2;
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p.x = pt_origin.x;
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p.y = pt_origin.y;
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std::cout << "p.x " << p.x << "\t" << "p.y " << p.y << std::endl;
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if (getCross(p1, p2, p) * getCross(p3, p4, p) >= 0 && getCross(p2, p3, p) * getCross(p4, p1, p) >= 0) {
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b_begin_TRACK = false;
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detect_tracking = false;
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// pt_origin = cv::Point(nor_x, nor_p_y);
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// std::cout << "pt_origin " <<nor_x<<"/t"<<nor_p_y<< std::endl;
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rect_sel = cv::Rect(p1.x, p1.y, tgts.targets[i].w * tgts.width, tgts.targets[i].h * tgts.height);
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// std::cout << rect_sel << std::endl;
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b_renew_ROI = true;
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frame_id = 0;
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printf("rect_sel Yes\n");
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}
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else {
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printf("rect_sel No\n");
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}
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}
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}
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else {
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// 实例化SpireCV的 单帧检测结果 接口类 TargetsInFrame
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sv::TargetsInFrame tgts(frame_id++);
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// 读取一帧图像到img
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cap.read(img);
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cv::resize(img, img, cv::Size(sot.image_width, sot.image_height));
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// 开始 单目标跟踪 逻辑
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// 是否有新的目标被手动框选
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if (b_renew_ROI)
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{
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// 拿新的框选区域 来 初始化跟踪器
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sot.init(img, rect_sel);
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// std::cout << rect_sel << std::endl;
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// 重置框选标志
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b_renew_ROI = false;
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// 开始跟踪
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b_begin_TRACK = true;
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}
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else if (b_begin_TRACK)
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{
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// 以前一帧的结果继续跟踪
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sot.track(img, tgts);
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// 可视化检测结果，叠加到img上
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sv::drawTargetsInFrame(img, tgts);
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// 控制台打印 单目标跟踪 结果
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printf("Frame-[%d]\n", frame_id);
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// 打印当前检测的FPS
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printf(" FPS = %.2f\n", tgts.fps);
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||
// 打印当前相机的视场角（degree）
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printf(" FOV (fx, fy) = (%.2f, %.2f)\n", tgts.fov_x, tgts.fov_y);
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if (tgts.targets.size() > 0)
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{
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printf("Frame-[%d]\n", frame_id);
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// 打印 跟踪目标 的中心位置，cx，cy的值域为[0, 1]
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printf(" Tracking Center (cx, cy) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[0].cx, tgts.targets[0].cy);
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||
// 打印 跟踪目标 的外接矩形框的宽度、高度，w，h的值域为(0, 1]
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||
printf(" Tracking Size (w, h) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[0].w, tgts.targets[0].h);
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||
// 打印 跟踪目标 的视线角，跟相机视场相关
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||
printf(" Tracking Line-of-sight (ax, ay) = (%.3f, %.3f)\n", tgts.targets[0].los_ax, tgts.targets[0].los_ay);
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||
}
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||
}
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||
}//end of tracking
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// 显示检测结果img
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cv::imshow(RGB_WINDOW, img);
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cv::waitKey(10);
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}
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return 0;
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}
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void onMouse(int event, int x, int y, int, void*)
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{
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if (b_clicked)
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{
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// 更新框选区域坐标
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pt_origin.x = 0;
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pt_origin.y = 0;
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}
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// 左键按下
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if (event == cv::EVENT_LBUTTONDOWN)
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{
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detect_tracking = true;
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pt_origin = cv::Point(x, y);
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}
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else if (event == cv::EVENT_RBUTTONDOWN)
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{
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detect_tracking = true;
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b_renew_ROI = false;
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||
b_begin_TRACK = false;
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b_clicked = true;
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}
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||
}
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