零、准备工作
0.1 资料及环境
KCF作者的主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/
KCF源码及论文页：http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/circulant/index.html
Piotr's Matlab工具箱：http://pdollar.github.io/toolbox/index.html
运行环境：macOS High Sierra 10.13 + Matlab 2018a，win也可参考。
0.2 下载标准跟踪序列
可直接用作者提供的download_videos.m，运行即可自动下载并保存到当前工程目录下，大小约1.1GB。可以删除videos={...}中的参数来选择性下载。
也可下载其他的跟踪序列，但必须有groundtruth信息并符合所需的格式，稍后再写，如有需要请私信。
一、函数版本适配
由于KCF发布时间较早（2014），而Matlab的函数库在多次更新中发生了多多少少的变化，需要修改一些函数使用的细节。
1.1 figure.set入口参数
show_video.m和precision_plot.m中各有
%create window
[fig_h, axes_h, unused, scroll] = videofig(num_frames, @redraw, [], [], @on_key_press); %#ok, unused outputs
set(fig_h, 'Number','off','Name', ['Tracker - ' video_path])
if show == 1,
figure('Number','off' ,'Name',['Precisions - ' title])
plot(precisions, 'k-', 'LineWidth',2)
xlabel('Threshold'), ylabel('Precision')
end
将其中的'Number','off',参数删掉即可，在新版本Matlab中，这两个参数是只读的，强制传入会报错。
1.2 可有可无的一些优化
可先跳过这部分，有时间又像我一样有强迫症看每个警告都不爽的话【手动捂脸】，看这部分：
1、不知何故，作者在每句 if、case等判断语句后都加了逗号，而这是不必要的也是Matlab不推荐的，删掉即可；
2、isdir->isfolder
位于choose_video.m中；
3、matlabpool->parpool
两处分别位于download_videos.m和run_tracker.m中；
4、代码分析器
新版本的Matlab在一些位置停用了代码分析器，可不管。
二、加载 Piotr's 工具箱
重头戏～～也是我卡了很久的地方
Piotr's Computer Vision Matlab Toolbox 中包括了很多高级图像处理函数，KCF算法中用到了HOG（方向梯度直方图）特征，而作者发布此算法时Matlab自有的工具箱并不支持HOG，故而作者用的是第三方的工具箱。Matlab 2016a以来已经加入了对HOG的支持，但鉴于对KCF算法还没有深入了解，只是想进行一下验证性运行，仍然采用第三方工具箱。
从开篇提到的链接处下载并解压第三方工具箱，将文件夹重命名为piotr。对于如何安装该工具箱，官方文件是这样说明的：
即先添加路径，再编译MEX文件。但笔者经过多次尝试均有
gradientMex.cpp无法成功编译，而我们所需的恰恰是该文件编译生成的gradientMex.mexW64。一路查看错误信息，最后发现链接到了Matlab的基础数学库，不明所以。然后尝试用最普通的方式直接添加工具箱，即
"MATLAB->设置路径->添加并包含子文件夹"在弹出的窗口中选择piotr文件夹所在位置并保存即可，无需重启Matlab，程序即可正常运行。
另外！！！
如果此时还不能运行，仍然提示缺少gradientMex.mexW64的话【我不幸就是这种情况】！！
找到piotr工具箱的位置，将piotr->channels->private文件夹下的所有文件都拷贝到上一级目录即piotr->channels下。然后重新打开MATLAB的“设置路径”，删掉刚刚添加的piotr工具箱路径，再重新添加一次。
接下来，运行程序，大功告成！
可叹跟着官方文档走浪费的两个小时啊！猜测可能是因为新版本Matlab加入HOG支持后，采用编译方式安装piotr与自身的工具箱函数存在一些底层的冲突吧～
三、运行代码
到这里代码就可以顺利运行啦！
打开run_tracker.m点击“运行”即可，无需参数，可以更改run_tracker函数中的参数来更改运行方式，代码中参数名和注释均十分清晰，就不赘述了。如无法理解请私信我～
