ByteTrackSharp

### ByteTrackSharp 使用说明

ByteTrackSharp 是一个多目标跟踪算法的C#实现版本，该库主要用于计算机视觉领域中的多对象检测后的追踪处理。通过融合物体检测框的位置信息以及外观特征来保持对多个移动目标的一致性和准确性。

对于ByteTrackSharp 的使用，通常需要先安装对应的NuGet包或者克隆GitHub仓库并引入到本地项目中：

dotnet add package ByteTrackSharp

初始化配置可以通过创建`ByteTrackOptions`类实例完成设置参数调整，比如最大匹配距离、丢失前的最大帧数等选项[^1]。

### 源码分析

源码结构上，核心逻辑围绕着卡尔曼滤波器(Kalman Filter)预测模型和匈牙利(Hungarian)算法最小代价分配展开。具体来说:

- `KalmanFilter.cs`: 实现了线性的状态空间表示法下的卡尔曼滤波过程，用于估计目标位置。
- `Matching.cs`: 定义了一系列静态函数来进行新旧轨迹之间的关联计算工作，采用IoU交集比例度量相似程度，并利用MOTmetrics评估性能指标。
- `Tracker.cs`: 维护当前活动的目标列表，负责管理整个生命周期内的更新操作，包括新增加的对象注册、已存在实体的状态迁移直至最终移除不再可见项。

### 示例项目

为了更好地理解如何应用此库，在官方文档或社区贡献者维护的例子中有不少可供参考的学习资源。下面给出一段简单的代码片段展示基本流程：

using System;
using System.Collections.Generic;
using ByteTrackSharp;

public class Program {
    public static void Main() {
        var options = new ByteTrackOptions();
        
        // 假设这里有一个来自YOLOv8或者其他框架产生的边界框集合
        List<Detection> detections = GetDetectionsFromDetector();

        Tracker tracker = new Tracker(options);
        foreach (var detection in detections){
            tracker.Update(detection);    
        }

        IEnumerable<Track> tracks = tracker.GetTracks();
        Console.WriteLine($"Total Tracked Objects: {tracks.Count()}");

        foreach(var track in tracks){
            Console.WriteLine(track.ToString());
        }
    }
}

上述例子展示了从获取检测结果到调用`Update()`方法刷新内部数据结构最后输出所有正在被跟踪的对象ID及其最新矩形区域的过程。