PolygonZone 类中只有def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)这个方法

根据您提供的代码，`PolygonZone` 类中只有一个名 `trigger` 的方法。该方法用于确定传入的检测结果是否位于多边形区域内。

在这个方法中，首先通过调用 `clip_boxes` 函数对检测结果的坐标进行裁剪，以适应帧的分辨率。然后，使用 `replace` 函数将裁剪后的坐标替换原始的检测结果。

接下来，通过调用 `clipped_detections.get_anchor_coordinates` 方法获取裁剪后的检测结果的锚点（anchor）坐标，并进行向上取整和类型转换。然后，使用这些锚点坐标在 `mask` 属性中进行索引操作，得到一个布尔类型的数组 `is_in_zone`，表示每个检测结果是否在多边形区域内。

最后，通过对 `is_in_zone` 数组求和，更新 `current_count` 属性，并将 `is_in_zone` 转换为布尔类型的数组返回。

请注意，上述代码中引用的 `clip_boxes`、`replace` 和 `get_anchor_coordinates` 函数以及 `mask` 属性的实现没有给出。您需要根据具体需求实现或导入这些函数和属性，并根据需要进行调整。

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def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)

这是一个名为 `trigger` 的方法，用于确定检测结果是否位于多边形区域内。

该方法接受一个 `Detections` 对象作为参数，该对象包含了待检测的结果。在方法中，首先通过 `clip_boxes` 函数对检测结果的边界框进行裁剪，以确保其不超出帧的分辨率。然后，使用 `replace` 函数将裁剪后的边界框应用到 `detections` 对象中。

接下来，使用 `get_anchor_coordinates` 方法获取裁剪后的边界框的锚点坐标，并将其取整为最接近的整数，并将其设置为 `clipped_anchors`。

然后，通过使用 `self.mask` 和 `clipped_anchors`，获取每个锚点坐标是否位于多边形区域内的布尔值，并将结果保存在 `is_in_zone` 中。

最后，通过使用 `np.sum` 统计位于多边形区域内的锚点的数量，并将其保存在 `self.current_count` 中。最后，将 `is_in_zone` 转换为布尔类型并返回。

请注意，上述代码中使用的函数和类，如 `clip_boxes`、`replace`、`Detections` 等，都没有给出具体实现。您需要根据您的需求自行实现或导入这些函数和类。

以下是代码示例：

import numpy as np

class PolygonZone:
    def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray:
        # 裁剪边界框
        clipped_xyxy = clip_boxes(
            boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh
        )
        clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy)
        
        # 获取锚点坐标
        clipped_anchors = np.ceil(
            clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position)
        ).astype(int)
        
        # 检测是否位于多边形区域内
        is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]]
        
        # 统计位于多边形区域内的数量
        self.current_count = np.sum(is_in_zone)
        
        return is_in_zone.astype(bool)

请根据您的需求实现或导入缺失的函数和类，并根据具体情况进行调整。

// Update Kalman Filters state for(int i=0;i<assignment.size();i++) { // If track updated less than one time, than filter state is not correct. tracks[i]->KF->GetPrediction(); if(assignment[i] >= 0 && assignment[i] < M) // If we have assigned detect, then update using its coordinates, { tracks[i]->skipped_frames=0; tracks[i]->prediction=tracks[i]->KF->Update(detections[assignment[i]], 1); } else // if not continue using predictions { tracks[i]->prediction=tracks[i]->KF->Update(Point2f(0,0),0); } if(tracks[i]->trace.size()>max_trace_length) { tracks[i]->trace.erase(tracks[i]->trace.begin(),tracks[i]->trace.end()-max_trace_length); } tracks[i]->trace.push_back(tracks[i]->prediction); tracks[i]->KF->LastResult=tracks[i]->prediction; } }

这段代码是针对多目标跟踪中的卡尔曼滤波器进行状态更新的。首先，对于每一个跟踪器，我们使用卡尔曼滤波器进行预测。然后，如果该跟踪器已经与某个检测结果进行了匹配，则使用该检测结果的坐标进行更新。如果没有匹配，则继续使用预测的结果。最后，将该跟踪器的预测结果添加到其轨迹中，同时将轨迹长度进行限制，避免占用过多内存。