opencv 卡尔曼预测 c++

以下是使用OpenCV实现卡尔曼预测的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 定义状态变量，包括位置和速度
    Mat state(4, 1, CV_32F); 
    state.at<float>(0) = 0;  // 初始位置
    state.at<float>(1) = 0;  // 初始速度
    state.at<float>(2) = 0;  // 初始加速度
    state.at<float>(3) = 0;  // 初始角速度

    // 定义卡尔曼滤波器
    KalmanFilter kf(4, 4, 0);
    kf.transitionMatrix = (Mat_<float>(4, 4) << 1, 1, 0.5, 0.5, 0, 1, 1, 0.5, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1); // 状态转移矩阵
    setIdentity(kf.measurementMatrix);  // 测量矩阵
    setIdentity(kf.processNoiseCov, Scalar::all(1e-4)); // 过程噪声协方差矩阵
    setIdentity(kf.measurementNoiseCov, Scalar::all(1e-1)); // 测量噪声协方差矩阵
    setIdentity(kf.errorCovPost, Scalar::all(1)); // 后验错误协方差矩阵

    // 生成真实数据
    int n = 100; // 生成100个数据点
    float dt = 1.0f / 30; // 采样频率为30Hz
    Mat measurements(2, n, CV_32F);
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        float t = i * dt;
        float x = 0.5 * sin(t);
        float y = 0.5 * cos(t);
        measurements.at<float>(0, i) = x + randn(0.0f, 0.1f); // 加入高斯噪声
        measurements.at<float>(1, i) = y + randn(0.0f, 0.1f); // 加入高斯噪声
    }

    // 卡尔曼预测
    Mat prediction(2, n, CV_32F);
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        Mat prediction = kf.predict();
        float x = prediction.at<float>(0);
        float y = prediction.at<float>(1);
        float vx = prediction.at<float>(2);
        float vy = prediction.at<float>(3);

        // 更新状态变量
        state.at<float>(0) = x;
        state.at<float>(1) = y;
        state.at<float>(2) = vx;
        state.at<float>(3) = vy;

        // 更新测量矩阵
        Mat measurement = (Mat_<float>(2, 1) << measurements.at<float>(0, i), measurements.at<float>(1, i));
        kf.correct(measurement);

        prediction.at<float>(0, i) = x;
        prediction.at<float>(1, i) = y;
    }

    // 绘制结果
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        Point2f pt(measurements.at<float>(0, i), measurements.at<float>(1, i));
        circle(img, pt, 3, Scalar(0, 0, 255), -1);
        pt = Point2f(prediction.at<float>(0, i), prediction.at<float>(1, i));
        circle(img, pt, 3, Scalar(0, 255, 0), -1);
    }
    imshow("Kalman Prediction", img);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用OpenCV的KalmanFilter类实现了一个简单的卡尔曼预测器。我们首先定义状态变量，包括位置和速度。然后，我们定义了一个KalmanFilter对象，并设置了状态转移矩阵、测量矩阵、过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵和后验错误协方差矩阵。接下来，我们生成了100个数据点，并加入了高斯噪声。最后，我们使用KalmanFilter对象进行卡尔曼预测，并用红色和绿色圆圈表示测量值和预测值，以便比较它们的精度。