byteTrack

一、byteTrack-opencv

byteTrack-opencv 原链接为

https://github.com/hpc203/bytetrack-opencv-onnxruntime.git

运行时环境：

1. opencv4.9

2. cmake-3.21.4

3. eigen-3.3.9

4. Ubuntu-20.04

以及需要 bytetrack_s.onnx文件和测试文件 sample.mp4

利用 cmake 完成编译，运行在 Ubuntu 中，最终生成 demo.avi 视频文件。

需要知道 byteTrack 部分内容在板卡上的运行时间，板卡上安装 opencv 比较麻烦，因此需要将 byteTrack 中跟踪算法提取出来，由于该工程 byteTrack 数据结构与 opencv 绑定紧密，因此引入了两外一个工程：byteTrack-arm

在原来的 main.cpp 中增加了以下两个宏定义：

#define SAVE_DETECTED_RESULT 1
#define READ_TRACK_RESULT 1

其中 SAVE_DETECTED_RESULT 用于保存该工程中，读取视频并推理后的结果，用于当作板卡上运行 byteTrack 时的输入文件。

READ_TRACK_RESULT 用于板卡上运行完成后，将结果接入到该工程，验证板卡上结果的正确性。

相应的，该工程在原来的基础上新增了两个函数：

void saveAllObjectsToCSV(const std::vector<std::vector<Object>>& all_objects, const std::string& filename);

void parseCSV(const string &filename, int frame_id, vector<STrack> &frame_tracks);

二、byteTrack-arm

byteTrack-arm 原链接为

https://github.com/Vertical-Beach/ByteTrack-cpp?tab=readme-ov-file

该部分内容无需其他依赖，可在板卡上运行，但是最终只能生成库文件，并且测试文件依赖 google 测试框架，因此需要重新写测试文件。

该工程中， main.cpp 和 Makefile 为新增文件，main 函数中，首先读取 byteTrack-opencv 工程中保存的推理后的结果： all_objects.csv 文件，并将 byteTrack 跟踪算法之后的结果保存至： output_stracks.csv文件中。

在 Makefile 中，修改：

CC := $(TOOLCHAIN_DIR)/bin/arm-linux-gnueabihf-g++
# CC := g++

CC 编译器，可用于切换可执行程序在板卡或 Ubuntu 上运行。

板卡上运行结果如下：

root@ft6678e-evm:~/xun# ./bytetrack-cpp 
Processed 1625 frames.
Total time: 12713 ms, Average time per frame: 7.82338 ms

最终 byteTrack-arm 结果在 byteTrack-opencv 工程中验证正确。