引言

YOLOv5+Deep Sort 实现目标跟踪，并利用MOTChallengeEvalKit实现多目标跟踪结果的评估。
YOLOv5+Deep Sort 实现目标跟踪可以参考笔者的【YOLOv5】yolov5目标识别+DeepSort目标追踪

实现步骤

1 安装MATLAB

安装MATLAB
MATLAB是一款商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分，可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
直接附上安装的参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LAatgqNf55zpxzOYlpn8fg

2 必要的开源

MOT评估工具：dendorferpatrick-MOTChallengeEvalKit
开源的评估数据库：例如MOT 17，其他链接如下
Deep Sort目标跟踪：mikel-brostrom-Yolov5_DeepSort_Pytorch
YOLOv5目标识别：ultralytics-yolov5

`下载上述开源压缩包，进行解压，文件的部署如下：`

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
# 1.准备数据集（树形框架）
|-MOTChallengeEvalKit(评估工具源码)# 源码1
	|-MOT  # 多目标评估
		|-matlab_devkit  
		|-evalMOT.py  # 评估主代码1
		|-Evaluator.py  # 评估主代码2
		|-Metrics.py
		|-MOT_metrics.py
		|-MOTVisualization.py 
		|-Visualize.py   
|-Yolov5_DeepSort_Pytorch（目标跟踪） # 源码2
	|-deep_sort  # 跟踪源码
	|-yolov5  # 源码3：该文件夹是空的，需要把YOLOv5的源码项目放进去
|-Evaluation-MOTdata（开源数据库） # 笔者自定义的名称(用于存放开源数据库)
	|-MOT16  # 开源数据集
	|-MOT17  
	|-MOT20
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

3 环境部署

首先利用Anaconda创建新的环境，以优先满足YOLOv5的环境部署，特别是python的版本不能低于YOLOv5要求的下限。
在这里插入图片描述

conda create -n yolov5-6 python=3.7
conda activate yolov5-6  # 激活环境

3.1 MATLAB编译

笔者MATLAB的版本是：MATLAB R2021a
终端进入MATLAB的安装路径：D:\Program Files\Polyspace\R2021a\extern\engines\python 自定义的安装路径
在这里插入图片描述

cd D:\Program Files\Polyspace\R2021a\extern\engines\python
# 执行如下指令
python setup.py build --build-base="builddir" install
python setup.py install --prefix="installdir"
python setup.py build --build-base="builddir" install --prefix="installdir" 
python setup.py install --user

执行完上述指令之后，MATLAB的安装路径下新增文件如下：
在这里插入图片描述
打开MATLAB完成编译
打开评估工具源码项目文件，并将如下文件复制到MOT文件夹下面，这一步的复制操作十分重要，否则即使编译成功，评估也会失败。

复制后MOT文件夹下的文件如下：

根据截图完成编译
在这里插入图片描述
若没有复制上述文件，则评估是会有如下的错误：

3.2 DeepSort +YOLOv5环境搭建

优先满足YOLOv5的环境部署，DeepSort没有特殊的要求，在运行时缺啥补啥
参考链接【YOLOv5】6.0环境搭建（不定时更新）

4 评估测试

测试上述所搭建的环境是否能在开源的MOT17实现评估

4.1 下载现成的跟踪结果

现成的跟踪结果笔者的参考链接：（python版 MOTChallengeEvalKit 评估工具运行,运行MOT评估工具）
链接：https://pan.baidu.com/s/1CkPse7rcx53qOEy8YlU6qw
提取码：rlwj
将下载的文件放入开源数据集中：
在这里插入图片描述

4.2 运行评估

（1）打开评估代码MOTChallengeEvalKit-master\MOT\evalMOT.py
修改配置如下：

if __name__ == "__main__":
	eval = MOT_evaluator()

	benchmark_name = "MOT17"
	gt_dir = r"E:\Alian\yolov5\MOTChallengeEvalKit-master\MOT17"  # GT
	res_dir = r"E:\Alian\yolov5\MOTChallengeEvalKit-master\MOT17\results\test_track_MOT17_fuc_v0"  # 跟踪结果
	eval_mode = "train"  # MOT17下的train模式，因为只有train才有GT
	seqmaps_dir = r'E:\Alian\yolov5\MOTChallengeEvalKit-master\seqmaps'
	eval.run(
		benchmark_name = benchmark_name,
		gt_dir = gt_dir,
		res_dir = res_dir,
		eval_mode = eval_mode,
		seqmaps_dir=seqmaps_dir
	)

（2）打开MOTChallengeEvalKit-master\seqmaps\MOT17-train.txt
只保留下述的内容，多余的删除（因为只有下述文件的跟踪结果），检查基准、跟踪结果是否一一对应
在这里插入图片描述
评估基准

跟踪结果

终端执行命令，打印结果如下

python evalMOT.py

在这里插入图片描述

5 在自定义的数据下实现跟踪评估

5.1 修改评估代码

在这里插入图片描述

./MOT/evalMOT.py 修改如下

"""
2022.3.12
author:alian
实现跟踪结果的评估
"""
import sys, os
sys.path.append(os.path.abspath(os.getcwd()))
import math
from collections import defaultdict
from MOT_metrics import MOTMetrics
from Evaluator import Evaluator, run_metrics,My_Evaluator
import multiprocessing as mp
import pandas as pd
# 2、自定义数据集评估
class My_MOTevaluator(My_Evaluator):  # 继承父类
	def __init__(self):
		super().__init__()
		pass

	def my_eval(self):  # 重写评估函数
		arguments = []  # 传入参数: 项目名称，跟踪结果文件列表，基准文件列表
		for seq, res, gt in zip(self.sequences, self.tsfiles, self.gtfiles):  # 评估路段的名称，跟踪结果文件，基准文件
			arguments.append({"metricObject": MOTMetrics(seq), "args": {
			"gtDataDir":  os.path.join(os.path.dirname(gt),seq),
			"sequence": str(seq),
			"pred_file":res,
			"gt_file": gt,
			"benchmark_name": self.benchmark_name}})
		try:
			if self.MULTIPROCESSING:
				p = mp.Pool(self.NR_CORES)  # 实例化多进程并行池
				print("Evaluating on {} cpu cores".format(self.NR_CORES))
				# 计算每个序列的指标
				processes = [p.apply_async(run_metrics, kwds=inp) for inp in arguments]  # 得到多进程处理结果
				self.results = [p.get() for p in processes]  # 评估结果
				p.close()
				p.join()
			else:
				self.results = [run_metrics(**inp) for inp in arguments]
			self.failed = False  # 成功
		except:
			self.failed = True
			raise Exception("<exc> MATLAB evalutation failed <!exc>")
		self.Overall_Results = MOTMetrics("OVERALL")  # 定义评估指标矩阵的名称
		return self.results,self.Overall_Results

./MOT/Evaluator.py

"""
2022.3.12
author:alian
"""
import sys, os
sys.path.append(os.getcwd())
import argparse
import traceback
import time
import pickle
import pandas as pd
import glob
from os import path
import numpy as np
class My_Evaluator(object):  # 多目标跟踪评估器类
	""" 评估器类运行每个序列的评估并计算基准的整体性能"""
	def __init__(self):
		pass

	def run(self, benchmark_name=None,  gt_dir=None, mot_dir=None,save_csv = None):
		self.benchmark_name = benchmark_name  # 项目名称
		start_time = time.time()
		self.gtfiles = glob.glob('%s/*_gt.txt'%gt_dir)  # 基准文件gt.txt全路径
		self.tsfiles = glob.glob('%s/*_mot.txt'%mot_dir)  # 评估结果全路径
		self.sequences = [os.path.split(x)[-1].split('_')[0] for x in self.gtfiles]
		print('Found {} ground truth files and {} test files.'.format(len(self.gtfiles), len(self.tsfiles)))
		# 设置多核处理
		self.MULTIPROCESSING = True  # 多处理
		MAX_NR_CORES = 10  # 最大的处理量
		if self.MULTIPROCESSING: self.NR_CORES = np.minimum(MAX_NR_CORES, len(self.tsfiles))
		try:
			""" 执行评估 """
			self.results,self.Overall_Results = self.my_eval()
			# 计算整体结果
			results_attributes = self.Overall_Results.metrics.keys()  # 评估指标（名称）
			for attr in results_attributes:
				""" 在所有序列上累积评估值 """
				try:
					self.Overall_Results.__dict__[attr] = sum(obj.__dict__[attr] for obj in self.results)
				except:
					pass
			cache_attributes = self.Overall_Results.cache_dict.keys()  # 缓存属性
			for attr in cache_attributes:
				""" accumulate cache values over all sequences """
				try:
					self.Overall_Results.__dict__[attr] = self.Overall_Results.cache_dict[attr]['func']([obj.__dict__[attr] for obj in self.results])
				except:
					pass
			print("evaluation successful")
			# 计算clearmot指标
			for res in self.results:
				res.compute_clearmot()
			self.Overall_Results.compute_clearmot()
			summary = self.accumulate_df(type="mail")
			# 将评估果写入csv文件
			summary.to_csv(save_csv)
		except:pass
		end_time=time.time()
		self.duration = (end_time - start_time)/60.

		# 收集评估错误
		print("Evaluation Finished")
		print("Your Results")
		print(self.render_summary())
		print("Successfully save results")
		return self.Overall_Results, self.results

	def my_eval(self):  # 实际使用时重写
		raise NotImplementedError

	def accumulate_df(self, type = None):
		""" create accumulated dataframe with all sequences """
		summary = None
		for k, res in enumerate(self.results):
			res.to_dataframe(display_name = True, type=type)
			if k == 0: summary = res.df
			else:summary = pd.concat([summary,res.df])
		summary = summary.sort_index()
		self.Overall_Results.to_dataframe(display_name=True, type=type)
		self.summary = pd.concat([summary,self.Overall_Results.df])
		return self.summary


	def render_summary( self, buf = None):  # 终端打印评估指标
		"""
		Params:
		summary : pd.DataFrame
		Kwargs：
		buf : StringIO-like, optional 写入缓存区
		formatters : dict, optional(为单个指标定义自定义格式化程序的字典){'mota': '{:.2%}'.format}.MetricsHost.formatters
		namemap : dict, optional {'num_false_positives': 'FP'}
		Returns：
		string
		"""
		output = self.summary.to_string(
			buf=buf,
			formatters=self.Overall_Results.formatters,
			justify="left"
		)
		return output
def run_metrics( metricObject, args ):
	""" Runs metric for individual sequences
	Params:
	-----
	metricObject: metricObject that has computer_compute_metrics_per_sequence function
	args: dictionary with args for evaluation function
	"""
	metricObject.compute_metrics_per_sequence(**args)  # 计算每个序列的指标
	return metricObject
if __name__ == "__main__":
	Evaluator()

5.2 基准和评估结果准备

在这里插入图片描述
（1）基准文件：name_gt.txt

从左到右分别是：
 1. frame: 第几帧图片
 2. ID:也就是轨迹的ID，可以看出gt里边是按照轨迹的ID号进行排序的
 3. bbox: 分别是左上角坐标和长宽
 4. bbox: 分别是左上角坐标和长宽
 5. bbox: 分别是左上角坐标和长宽
 6. bbox: 分别是左上角坐标和长宽
 7. bool类型：代表是否忽略：0代表忽略，1代表该目标被选
 8. classes:目标的类别个数（开源的MOT数据集中：驾驶场景包括12个类别，7代表的是静止的人， 第8个类代表错检，9-11代表被遮挡的类别，如下图），自定数据集就根据自己的目标类别数
 9. 最后一个代表目标运动时被其他目标包含、覆盖、边缘裁剪的情况，这里笔者将目标的置信度写入该列的值

（2）跟踪结果：name_mot.txt
在这里插入图片描述

从左到右分别是：
 1. frame: 第几帧图片
 2. ID:也就是轨迹的ID，可以看出gt里边是按照轨迹的ID号进行排序的
 3. bbox: 分别是左上角坐标和长宽
 4. bbox: 分别是左上角坐标和长宽
 5. bbox: 分别是左上角坐标和长宽
 6. bbox: 分别是左上角坐标和长宽
 7. conf：目标置信度
 8. MOT3D(x,y,z): 是在MOT3D（三维跟踪）中使用到的内容，这里关心的是MOT二维，所以都设置为-1

5.3 实现自定义数据集的MOT评估

打开./MOT/evalMOT.py 修改配置如下

if __name__ == "__main__":
	#  自定义数据集评估
	my_eval = My_MOTevaluator()
	benchmark_name = "MOT北京地铁9号线"
	gt_dir = r"E:\Alian\yolov5\Yolov5_DeepSort_alian\results"  # GT
	res_dir = r"E:\Alian\yolov5\Yolov5_DeepSort_alian\results"  # 跟踪结果
	my_eval.run(
		benchmark_name=benchmark_name,
		gt_dir=gt_dir,
		mot_dir=res_dir,
		save_csv='MOT北京地铁9号线.csv'
	)

6 完整代码汇总

6.1 evalMOT.py

"""
2022.3.12
author:alian
实现跟踪结果的评估
"""
import sys, os
sys.path.append(os.path.abspath(os.getcwd()))
import math
from collections import defaultdict
from MOT_metrics import MOTMetrics
from Evaluator import Evaluator, run_metrics,My_Evaluator
import multiprocessing as mp
import pandas as pd


# 1、开源跟踪评估
class MOT_evaluator(Evaluator):  # 继承父类
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.type = "MOT"

	def eval(self):  # 重写评估函数
		print("Check prediction files")  # 检查评估文件
		error_message = ""
		for pred_file in self.tsfiles:  # 遍历跟踪结果
			print(pred_file)
			df = pd.read_csv(pred_file, header=None, sep=",")  # 默认用逗号隔开
			if len(df.columns) == 1:  # 若只有一列
				f = open(pred_file, "r")
				error_message+= "<exc>Submission %s not in correct form. Values in file must be comma separated.<br>Current form:<br>%s<br>%s<br>.........<br><!exc>" % (pred_file.split("/")[-1], f.readline(),  f.readline())
				raise Exception(error_message)

			df.groupby([0,1]).size().head()  # 根据帧序，ID对数据进行分组(取前5行)
			count = df.groupby([0,1]).size().reset_index(name='count')  # 将分组索引（帧序，ID）设置为列，则此时的列有：帧序，ID，计数

			# 检查ID的独一性
			if any(count["count"]>1):
				doubleIDs  = count.loc[count["count"]>1][[0,1]].values
				error_message+= "<exc> Found duplicate ID/Frame pairs in sequence %s." % pred_file.split("/")[-1]
				for id in doubleIDs:
					double_values = df[((df[0] == id[0]) & (df[1] == id[1]))]
					for row in double_values.values:
						error_message += "<br> %s" % row
				error_message+="<br> <!exc> "
		if error_message != "":
			raise Exception(error_message)
		print("Files are ok!")  # 文件检查完毕！
		arguments = []  # 传入参数:
		for seq, res, gt in zip(self.sequences, self.tsfiles, self.gtfiles):  # 基准名称，跟踪结果文件，基准文件
			arguments.append({"metricObject": MOTMetrics(seq), "args": {
			"gtDataDir":  os.path.join(self.datadir,seq),
			"sequence": str(seq),
			"pred_file":res,
			"gt_file": gt,
			"benchmark_name": self.benchmark_name}})
		try:
			if self.MULTIPROCESSING:
				p = mp.Pool(self.NR_CORES)  # 实例化多进程并行池
				print("Evaluating on {} cpu cores".format(self.NR_CORES))
				# 计算每个序列的指标
				processes = [p.apply_async(run_metrics, kwds=inp) for inp in arguments]  # 得到多进程处理结果
				self.results = [p.get() for p in processes]  # 评估结果
				p.close()
				p.join()
			else:
				self.results = [run_metrics(**inp) for inp in arguments]
			self.failed = False  # 成功
		except:
			self.failed = True
			raise Exception("<exc> MATLAB evalutation failed <!exc>")
		self.Overall_Results = MOTMetrics("OVERALL")  # 定义评估指标矩阵的名称
		return self.results,self.Overall_Results


# 2、自定义数据集评估
class My_MOTevaluator(My_Evaluator):  # 继承父类
	def __init__(self):
		super().__init__()
		pass

	def my_eval(self):  # 重写评估函数
		arguments = []  # 传入参数: 项目名称，跟踪结果文件列表，基准文件列表
		for seq, res, gt in zip(self.sequences, self.tsfiles, self.gtfiles):  # 评估路段的名称，跟踪结果文件，基准文件
			arguments.append({"metricObject": MOTMetrics(seq), "args": {
			"gtDataDir":  os.path.join(os.path.dirname(gt),seq),
			"sequence": str(seq),
			"pred_file":res,
			"gt_file": gt,
			"benchmark_name": self.benchmark_name}})
		try:
			if self.MULTIPROCESSING:
				p = mp.Pool(self.NR_CORES)  # 实例化多进程并行池
				print("Evaluating on {} cpu cores".format(self.NR_CORES))
				# 计算每个序列的指标
				processes = [p.apply_async(run_metrics, kwds=inp) for inp in arguments]  # 得到多进程处理结果
				self.results = [p.get() for p in processes]  # 评估结果
				p.close()
				p.join()
			else:
				self.results = [run_metrics(**inp) for inp in arguments]
			self.failed = False  # 成功
		except:
			self.failed = True
			raise Exception("<exc> MATLAB evalutation failed <!exc>")
		self.Overall_Results = MOTMetrics("OVERALL")  # 定义评估指标矩阵的名称
		return self.results,self.Overall_Results

if __name__ == "__main__":
	# 1 开源数据集跟踪评估
	# benchmark_name = "MOT17"
	# gt_dir = r"E:\Alian\yolov5\MOTChallengeEvalKit-master\MOT17"  # GT
	# res_dir = r"E:\Alian\yolov5\MOTChallengeEvalKit-master\MOT17\results\test_track_MOT17_fuc_v0"  # 跟踪结果
	# eval_mode = "train"  # MOT17下的train模式，因为只有train才有GT
	# seqmaps_dir = r'E:\Alian\yolov5\MOTChallengeEvalKit-master\seqmaps'
	# eval.run(
	# 	benchmark_name = benchmark_name,
	# 	gt_dir=gt_dir,
	# 	res_dir=res_dir,
	# 	eval_mode=eval_mode,
	# 	seqmaps_dir=seqmaps_dir
	# )
	# 2 自定义数据集评估
	my_eval = My_MOTevaluator()
	benchmark_name = "MOT北京地铁9号线"
	gt_dir = r"E:\Alian\yolov5\Yolov5_DeepSort_alian\results"  # GT
	res_dir = r"E:\Alian\yolov5\Yolov5_DeepSort_alian\results"  # 跟踪结果
	my_eval.run(
		benchmark_name=benchmark_name,
		gt_dir=gt_dir,
		mot_dir=res_dir,
		save_csv='MOT北京地铁9号线.csv'
	)

6.2 Evaluator.py

"""
2022.3.12
author:alian
"""
import sys, os
sys.path.append(os.getcwd())
import argparse
import traceback
import time
import pickle
import pandas as pd
import glob
from os import path
import numpy as np


class Evaluator(object):  # 多目标跟踪评估器 类
	""" 评估器类运行每个序列的评估并计算基准的整体性能"""
	def __init__(self):
		pass

	def run(self, benchmark_name=None,  gt_dir=None, res_dir=None, save_pkl=None, eval_mode="train", seqmaps_dir="seqmaps"):
		"""
		Params
		benchmark_name: 基准名称，如 MOT17
		gt_dir: directory of folders with gt data, including the c-files with sequences
		res_dir: directory with result files
			<seq1>.txt
			<seq2>.txt
			...
			<seq3>.txt
		eval_mode:
		seqmaps_dir:
		seq_file: File name of file containing sequences, e.g. 'c10-train.txt'
		save_pkl: path to output directory for final results
		"""
		start_time = time.time()
		self.benchmark_gt_dir = gt_dir  # 基准文件夹MOT17  'E:\\Alian\\yolov5\\Evaluation-MOTdata\\MOT17'
		self.seq_file = "{}-{}.txt".format(benchmark_name, eval_mode)  # MOT17-train.txt（序列）
		res_dir = res_dir  # 评估结果文件夹 'E:\\Alian\\yolov5\\Evaluation-MOTdata\\MOT17\\results\\test_track_MOT17_fuc_v0'
		self.benchmark_name = benchmark_name  # 基准名称'MOT17'
		self.seqmaps_dir = seqmaps_dir  # 序列文件夹（包含各数据集的序列）E:\Alian\yolov5\MOTChallengeEvalKit-master\seqmaps
		self.mode = eval_mode  # 'train'
		self.datadir = os.path.join(gt_dir, self.mode)  # E:\Alian\yolov5\Evaluation-MOTdata\MOT17\train
		error_traceback = ""  # 汇总错误信息
		assert self.mode in ["train", "test", "all"], "mode: %s not valid " %self.mode
		print("Evaluating Benchmark: %s" % self.benchmark_name)
		# 处理评估 ======================================================
		# 加载所有序列的列表 'E:\\Alian\\yolov5\\MOTChallengeEvalKit-master\\seqmaps\\MOT17-train.txt'
		self.sequences = np.genfromtxt(os.path.join(self.seqmaps_dir, self.seq_file), dtype='str', skip_header=True)
		self.gtfiles = []  # 基准文件gt.txt全路径
		self.tsfiles = []  # 评估结果全路径
		for seq in self.sequences:
			gtf = os.path.join(self.benchmark_gt_dir, self.mode ,seq, 'gt/gt.txt')  # gt.txt
			if path.exists(gtf): self.gtfiles.append(gtf)
			else: raise Exception("Ground Truth %s missing" % gtf)  # 判断文件是否存在
			tsf = os.path.join(res_dir, "%s.txt" % seq)
			if path.exists(gtf): self.tsfiles.append(tsf)
			else: raise Exception("Result file %s missing" % tsf)
		print('Found {} ground truth files and {} test files.'.format(len(self.gtfiles), len(self.tsfiles)))
		print(self.tsfiles)  # 打印全部的评估结果文件路径
		# 设置多核处理
		self.MULTIPROCESSING = True  # 多处理
		MAX_NR_CORES = 10  # 最大的处理量
		if self.MULTIPROCESSING: self.NR_CORES = np.minimum(MAX_NR_CORES, len(self.tsfiles))
		try:
			""" 执行评估 """
			self.results,self.Overall_Results = self.eval()
			# 计算整体结果
			results_attributes = self.Overall_Results.metrics.keys()  # 评估指标（名称）

			for attr in results_attributes:
				""" 在多进程上累积评估值 """
				try:
					self.Overall_Results.__dict__[attr] = sum(obj.__dict__[attr] for obj in self.results)
				except:
					pass
			cache_attributes = self.Overall_Results.cache_dict.keys()  # 缓存属性
			for attr in cache_attributes:
				""" accumulate cache values over all sequences """
				try:
					self.Overall_Results.__dict__[attr] = self.Overall_Results.cache_dict[attr]['func']([obj.__dict__[attr] for obj in self.results])
				except:
					pass
			print("evaluation successful")
			# 计算clearmot指标
			for res in self.results:
				res.compute_clearmot()
			self.Overall_Results.compute_clearmot()
			summary = self.accumulate_df(type="mail")
			# 将评估果写入csv文件
			self.summary.to_csv('summary.csv')
			self.failed = False

		except Exception as e:
			print(str(traceback.format_exc()))
			print ("<br> Evaluation failed! <br>")
			error_traceback+= str(traceback.format_exc())
			self.failed = True
			self.summary = None
		end_time=time.time()
		self.duration = (end_time - start_time)/60.

		# 收集评估错误
		if self.failed:
			startExc = error_traceback.split("<exc>")
			error_traceback = [m.split("<!exc>")[0] for m in startExc[1:]]
			error = ""
			for err in error_traceback:
				error += "Error: %s" % err
			print( "Error Message", error)
			self.error = error
			print("ERROR %s" % error)
		print ("Evaluation Finished")
		print("Your Results")
		print(self.render_summary())
		if save_pkl:  # 保存评估结果
			self.Overall_Results.save_dict(os.path.join( save_pkl, "%s-%s-overall.pkl" % (self.benchmark_name, self.mode)))
			for res in self.results:
				res.save_dict(os.path.join( save_pkl, "%s-%s-%s.pkl" % (self.benchmark_name, self.mode, res.seqName)))
			print("Successfully save results")
		return self.Overall_Results, self.results

	def eval(self):  # 实际使用时重写
		raise NotImplementedError


	def accumulate_df(self, type = None):
		""" create accumulated dataframe with all sequences """
		summary = None
		for k, res in enumerate(self.results):
			res.to_dataframe(display_name = True, type=type)
			if k == 0: summary = res.df
			else: summary = pd.concat([summary,res.df])
		summary = summary.sort_index()
		self.Overall_Results.to_dataframe(display_name=True, type=type)
		self.summary = pd.concat([summary,self.Overall_Results.df])
		return self.summary


	def render_summary( self, buf = None):  # 终端打印评估指标
		"""
		Params:
		summary : pd.DataFrame
		Kwargs：
		buf : StringIO-like, optional 写入缓存区
		formatters : dict, optional(为单个指标定义自定义格式化程序的字典){'mota': '{:.2%}'.format}.MetricsHost.formatters
		namemap : dict, optional {'num_false_positives': 'FP'}
		Returns：
		string
		"""
		output = self.summary.to_string(
			buf=buf,
			formatters=self.Overall_Results.formatters,
			justify="left"
		)
		return output

class My_Evaluator(object):  # 多目标跟踪评估器类
	""" 评估器类运行每个序列的评估并计算基准的整体性能"""
	def __init__(self):
		pass

	def run(self, benchmark_name=None,  gt_dir=None, mot_dir=None,save_csv = None):
		self.benchmark_name = benchmark_name  # 项目名称
		start_time = time.time()
		self.gtfiles = glob.glob('%s/*_gt.txt'%gt_dir)  # 基准文件gt.txt全路径
		self.tsfiles = glob.glob('%s/*_mot.txt'%mot_dir)  # 评估结果全路径
		self.sequences = [os.path.split(x)[-1].split('_')[0] for x in self.gtfiles]
		print('Found {} ground truth files and {} test files.'.format(len(self.gtfiles), len(self.tsfiles)))
		# 设置多核处理
		self.MULTIPROCESSING = True  # 多处理
		MAX_NR_CORES = 10  # 最大的处理量
		if self.MULTIPROCESSING: self.NR_CORES = np.minimum(MAX_NR_CORES, len(self.tsfiles))
		try:
			""" 执行评估 """
			self.results,self.Overall_Results = self.my_eval()
			# 计算整体结果
			results_attributes = self.Overall_Results.metrics.keys()  # 评估指标（名称）
			for attr in results_attributes:
				""" 在所有序列上累积评估值 """
				try:
					self.Overall_Results.__dict__[attr] = sum(obj.__dict__[attr] for obj in self.results)
				except:
					pass
			cache_attributes = self.Overall_Results.cache_dict.keys()  # 缓存属性
			for attr in cache_attributes:
				""" accumulate cache values over all sequences """
				try:
					self.Overall_Results.__dict__[attr] = self.Overall_Results.cache_dict[attr]['func']([obj.__dict__[attr] for obj in self.results])
				except:
					pass
			print("evaluation successful")
			# 计算clearmot指标
			for res in self.results:
				res.compute_clearmot()
			self.Overall_Results.compute_clearmot()
			summary = self.accumulate_df(type="mail")
			# 将评估果写入csv文件
			summary.to_csv(save_csv)
		except:pass
		end_time=time.time()
		self.duration = (end_time - start_time)/60.

		# 收集评估错误
		print("Evaluation Finished")
		print("Your Results")
		print(self.render_summary())
		print("Successfully save results")
		return self.Overall_Results, self.results

	def my_eval(self):  # 实际使用时重写
		raise NotImplementedError

	def accumulate_df(self, type = None):
		""" create accumulated dataframe with all sequences """
		summary = None
		for k, res in enumerate(self.results):
			res.to_dataframe(display_name = True, type=type)
			if k == 0: summary = res.df
			else:summary = pd.concat([summary,res.df])
		summary = summary.sort_index()
		self.Overall_Results.to_dataframe(display_name=True, type=type)
		self.summary = pd.concat([summary,self.Overall_Results.df])
		return self.summary


	def render_summary( self, buf = None):  # 终端打印评估指标
		"""
		Params:
		summary : pd.DataFrame
		Kwargs：
		buf : StringIO-like, optional 写入缓存区
		formatters : dict, optional(为单个指标定义自定义格式化程序的字典){'mota': '{:.2%}'.format}.MetricsHost.formatters
		namemap : dict, optional {'num_false_positives': 'FP'}
		Returns：
		string
		"""
		output = self.summary.to_string(
			buf=buf,
			formatters=self.Overall_Results.formatters,
			justify="left"
		)
		return output
def run_metrics( metricObject, args ):
	""" Runs metric for individual sequences
	Params:
	-----
	metricObject: metricObject that has computer_compute_metrics_per_sequence function
	args: dictionary with args for evaluation function
	"""
	metricObject.compute_metrics_per_sequence(**args)  # 计算每个序列的指标
	return metricObject

if __name__ == "__main__":
	Evaluator()