Python中的OpenCV卡尔曼滤波器

引言

在本教程中，我们将学习 Python 中的 OpenCV Kalman 滤波器。OpenCV Kalman 滤波器是一类实现 Kalman 滤波器技术的方法。首先，让我们看看 OpenCV Kalman 滤波器的用途。它预定义了一个等同于已知算法的算法，该算法使用一系列随时间进行的测试测量。此数据集包含有关噪声和其他相关主题的信息。因此，与基于单个参数计算的估计值相比，这些滤波器倾向于产生更多未知变量的估计值。之所以会这样，是因为在创建结果时，通过结合运行所需时间变量的变量来进行预测。此滤波器也称为线性二次估计滤波器，用于统计分析和控制测量领域。该滤波器由 Rudolph Kalman 开创，他是创建该理论的最著名人物之一。

语法

Python 中 OpenCV Kalman 滤波器的语法如下：

参数

Python 中 OpenCV Kalman 滤波器的参数如下：

1. dynamParams: 此参数描述数据集或给定算法矩阵的性质。
2. measureParams: 此参数描述测量索引的长度，并描述给定的数据集或算法矩阵。
3. controlParams: 此参数描述用于控制配置以提供实验结果的向量的维度。
4. type: 此参数描述数据集的类型（即 CV_32F 或 CV_64F），作为要创建以运行此方法的输出矩阵。

程序代码

下面我们提供一段 Python 中 OpenCV Kalman 滤波器的程序代码。下面的示例用于演示 2D 跟踪器的操作，该跟踪器对系统动力学噪声更具鲁棒性。为此，Kalman 滤波器原理设置为 4 个参数，测量操作设置为 2 个参数，不特定于控制集。跟踪器测量是二维对象位置，而动态变量是二维速度和位置。代码如下：

输出

现在，我们运行上述代码并从中找到输出。输出如下：

Kalman 滤波器的工作原理是什么？

现在，我们学习 Kalman 滤波器的工作过程。让我们看看我们试图测量的场景：一个只有连接且一致的位置的简单场景。

但是，我们需要找出场景的确切位置和确切速度。因此，许多速度和位置的组合将被证明是真实的；不幸的是，有些与其他不同。在执行 Kalman 滤波器时，它假设两个变量（事件中的位置和速度）都是随机选择的，并遵循高斯分布定律。每个变量都被赋予一个均值 (μ)，代表随机分布发生的区域。每个变量还被赋予一个变量数 (σ2)，代表不确定性。

结论

因此，在本教程中，我们将学习 Python 中的 OpenCV Kalman 滤波器。Kalman 滤波器是一个非常强大的工具，尤其是在与非常嘈杂的系统进行交互和工作时。Kalman 滤波器的整个方式是通过处理系统中的噪声数据来处理低噪声数据。Kalman 滤波器有许多应用。它可用于开发跟踪导弹、汽车等设备和对象的算法，用于检测人脸、手或整个人体，以及用于标记用于业务中大噪声数据。立体摄像头广泛用于固定深度和高度测量以及特征跟踪访问，主要用于搜索和制导，广泛用于许多基于计算机和技术的视觉应用，并且设计用于测量速度和深度。在这里，我们学习 OpenCV Kalman 滤波器的语法和参数。我们还学习一段 Python 中 Kalman 滤波器的程序代码。