eigen跟踪MILTracker代码分析

调用跟踪方法再Main.cpp中：
        while (vot_io.getNextImage(frameOrig) == 1){                        resize(frameOrig, frame, Size(conf.frameWidth, conf.frameHeight));

                        tracker.Track(frame);跟踪方法：
Tracker.cppvoid Tracker::Track(const cv::Mat& frame)
{耗时操作：
m_pLearner->Eval(sample, scores);Eval 中fvs.size()有时为2850，循环估计，耗时void LaRank::Eval(const MultiSample& sample, std::vector<double>& results)
{        const FloatRect& centre(sample.GetRects()[0]);
        vector<VectorXd> fvs;
    double tt = (double)cvGetTickCount();
        const_cast<Features&>(m_features).Eval(sample, fvs);
        results.resize(fvs.size());
    //  算法过程
    tt = (double)cvGetTickCount() - tt;
    printf( "run time1 = %fms fvs.size:%d\n", tt/(cvGetTickFrequency()*1000),fvs.size() );
        for (int i = 0; i < (int)fvs.size(); ++i)
        {                // express y in coord frame of centre sample
                FloatRect y(sample.GetRects()[i]);
                y.Translate(-centre.XMin(), -centre.YMin());
                results[i] = Evaluate(fvs[i], y);
        if(i%200==0){            tt = (double)cvGetTickCount() - tt;
            printf( "run time%d = %fms\n",i, tt/(cvGetTickFrequency()*1000) );
        }
        }
    //  算法过程
//    tt = (double)cvGetTickCount() - tt;
//    printf( "run time2 = %fms\n", tt/(cvGetTickFrequency()*1000) );
}

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