上學的時候每次遇到“粒子濾波”那一堆符號，我就暈菜。今天閑來無事，搜了一些文章看，終於算是理解了。下面用白話記一下我的理解。 問題表述： 某年月，警方（跟蹤程序）要在某個城市的茫茫人海（采樣空間）中跟蹤尋找一個罪犯（目標），警方采用了粒子濾波的方法。 1. 初始化： 警方找來了一批警犬 ...

跟蹤就是在連續視頻幀中定位物體，通常的跟蹤算法包括以下幾類： 1. Dense Optical Flow　稠密光流 2. Sparse Optical Flow　稀疏光流　最典型的如KLT算法（Kanade-Lucas-Tomshi） 3. Kalman Filter 4. ...

進行目標跟蹤時，先驗知識告訴我們定位軌跡是平滑的，目標當前時刻的狀態與上一時刻的狀態有關，濾波方法可以將這些先驗知識考慮進來得到更准確的定位軌跡。本文簡單介紹粒子濾波及其使用，接着卡爾曼濾波寫，建議先閱讀室內定位系列（五）——目標跟蹤（卡爾曼濾波）。 原理 這里跟卡爾曼濾波進行 ...

圖像濾波的主要目的是為了在保留圖像細節的情況下盡量的對圖像的噪聲進行消除,從而是后來的圖像處理變得更加的方便. 圖像的濾波效果要滿足兩個條件:1.不能損壞圖像的輪廓和邊緣這些重要的特征信息.2.圖像的視覺效果更好 opencv支持圖像濾波,提供了五個基本算法 ...

本文為原創文章，轉載請注明出處。 本次課題實現目標跟蹤一共用到了三個算法，分別是Camshift、Kalman、CSRT，基於Python語言的Tkinter模塊實現GUI與接口設計，項目一共包含三個文件： main.py： 自定義跟蹤器模塊track.py ...

作者：gnuhpc 出處：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ #include <cv.h> #include <cxcore.h> #incl ...

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背景： 卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器(自回歸濾波器), 它能夠從一系列的不完全及包含噪聲的測量中，估計動態系統的狀態。卡爾曼濾波的一個典型實例是從一組有限的，包含噪聲的，對物體位置的觀察序列（可能有偏差）預測出物體的位置的坐標及速度。 這種濾波方法以它的發明者魯道夫.E.卡爾曼 ...