這個演算法的全稱是Clustering of Static-Adaptive Correspondences for Deformable Object Tracking，文章發表在CVPR2015上，官方的網址為： http://www.gnebehay.com/cmt/ 這個作者就是OpenTLD的C++版本的作者，包括ROS版的OpenTLD也是基於他的程式碼改的。

-1. 下載原始碼，並且解壓，我是解壓到F盤根目錄的。F:\CppMT-master -2. 開啟裡面的fastcluster.cpp後，找到heapify()函式，修改成下面：

  void heapify() {
    // Arrange the indices I and R so that H[i] := A[I[i]] satisfies the heap
 

    // condition H[i] < H[2*i+1] and H[i] < H[2*i+2] for each i.
    //
    // Complexity: Θ(size)
    // Reference: Cormen, Leiserson, Rivest, Stein, Introduction to Algorithms,
    // 3rd ed., 2009, Section 6.3 “Building a heap”
   // t_index idx; 註釋這裡
    int_fast32_t idx;//新增這句
    for (idx=(size>>1
 
); idx>0; ) {
      --idx;
      update_geq_(idx);
    }
  }

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14

-3. 在F盤根目錄下新建一個BuildCppMT資料夾，用來存放適合VS2013工程檔案。 -4. 下載最新的CMake工具，https://cmake.org/download/ 我自己用的是CMake 3.4.0 RC -5. 安裝OpenCV，必須是2.4.8以上，我用的是3.0，最新版本3.1是不行的，個人覺得因為裡面沒有x86的庫，如果你自己編譯x86庫就可能可以。因為OpenCV官網不翻牆是上不了的，所以我還是給出3.0的下載連結https://yunpan.cn/cqF2Eps8WApZS

在path環境變數裡面新增：D:\OpenCV3.0\opencv\build\x86\vc12\bin
新建一個OpenCV_DIR變數，值為：D:\OpenCV3.0\opencv\build

• 1
• 2

-7. 開啟CMake,然後配置如下圖：

-8.點選Configure，選擇VS2013編譯器後，點選Finish，然後再點選一下Configure。如下圖：

-9. 點選Generate生成工程檔案。 -10. 用VS2013開啟BuildCppMT檔案裡面的CMT.sln工程。在這裡我們可以看到四種生成配置，四種生成配置最後都會生成cmt.lib靜態庫，記得是靜態庫，其實這四種四種生成配置實現的效果都是一樣的，只是有的是為帶輸出除錯的lib檔案，有的是體積比較小的lib檔案，所以你可以只編譯Release就行了，下面就為每一種生成配置都單獨編譯一次。

1. 選擇Debug版本的配置。開啟cmt工程的屬性頁面，按照圖片設定：

然後點選[生成]-[生成解決方案]，大概幾十秒就看到資料夾裡面有一個Debug的目錄，裡面就有cmt.lib檔案。

1. 選擇MinSizeRel生成配置，同樣來到cmt的屬性頁裡面，修改執行庫為/MTd，然後跟第一種編譯方式一樣。
2. 選擇Release生成配置，來到cmt的屬性頁面裡面，修改執行庫為/MT，然後編譯。
3. 選擇RelWithDebInfo生成配置，來到cmt的屬性頁面裡面，同樣修改執行庫為/MTd,然後編譯。

-11.編譯完成後就看到裡面有四個資料夾對應四種生成。

這時候可以試試執行裡面的cmt.exe這個demo，因為博主見不了人就不截圖了~~~