Point2f TKalmanFilter::Update(Point2f p, bool DataCorrect) { Mat measurement(2,1,CV_32FC1); if(!DataCorrect) { measurement.at<float>(0) = LastResult.x; //update using prediction measurement.at<float>(1) = LastResult.y; } else { measurement.at<float>(0) = p.x; //update using measurements measurement.at<float>(1) = p.y; } // Correction Mat estimated = kalman->correct(measurement); LastResult.x=estimated.at<float>(0); //update using measurements LastResult.y=estimated.at<float>(1); return LastResult; }
时间: 2023-06-16 07:06:40 浏览: 43
这段代码是用于实现卡尔曼滤波的函数,用于对2维数据进行滤波。卡尔曼滤波是一种最优的状态估计方法,可以在不知道系统的准确模型的情况下对系统状态进行估计和预测。
该函数接受一个2维的数据点p和一个bool类型的DataCorrect参数。如果DataCorrect为false,则使用上一次的预测结果进行更新;如果DataCorrect为true,则使用测量结果进行更新。在更新之前,将数据点p转换为一个2x1的矩阵measurement。
接下来,使用kalman->correct(measurement)函数进行校正,该函数会返回一个2x1的矩阵estimated,表示更新后的状态。最后将更新后的状态分别赋值给LastResult的x和y分量,并返回LastResult。
相关问题
opencvsharp请编写public static bool FitCircleRANSAC(List<Point2f> points, out Point2f center, out float radius)
好的,以下是使用OpenCvSharp编写的适合圆形RANSAC算法的方法:
```
using OpenCvSharp;
public static bool FitCircleRANSAC(List<Point2f> points, out Point2f center, out float radius)
{
const int maxIterations = 1000;
const float maxError = 2.0f;
center = Point2f.Zero;
radius = 0.0f;
if (points.Count < 3)
{
return false;
}
int bestInliers = 0;
Point2f bestCenter = Point2f.Zero;
float bestRadius = 0.0f;
for (int i = 0; i < maxIterations; i++)
{
// Select 3 random points
var sample = points.OrderBy(x => Guid.NewGuid()).Take(3).ToList();
// Calculate circle from the 3 points
Point2f c;
float r;
if (!Cv2.MinEnclosingCircle(sample, out c, out r))
{
continue;
}
// Count inliers
int inliers = 0;
foreach (var p in points)
{
var d = Cv2.Norm(p - c);
if (d < maxError)
{
inliers++;
}
}
// Update best model
if (inliers > bestInliers)
{
bestInliers = inliers;
bestCenter = c;
bestRadius = r;
}
}
if (bestInliers == 0)
{
return false;
}
// Refine model using all inliers
var inlierPoints = new List<Point2f>();
foreach (var p in points)
{
var d = Cv2.Norm(p - bestCenter);
if (d < maxError)
{
inlierPoints.Add(p);
}
}
if (!Cv2.MinEnclosingCircle(inlierPoints, out center, out radius))
{
center = Point2f.Zero;
radius = 0.0f;
return false;
}
return true;
}
```
此方法使用随机抽样一致(RANSAC)算法来拟合圆形。它首先从点集中随机选择三个点,然后计算过这三个点的圆。然后,它计算所有点到该圆的距离,并将距离小于预定义阈值的点视为内点。然后,它统计内点数量,并将具有最大内点数量的圆形模型视为最佳模型。最后,它使用所有内点来重新计算最佳模型的圆心和半径。
bool IfLinesIntersect(Point2D line1_start, Point2D line1_end, Point2D line2_start, Point2D line2_end)
这是一个判断两条线段是否相交的函数,可以用于解决线段相交问题:
```c++
struct Point2D {
double x, y;
};
// 判断两条线段是否相交
bool IfLinesIntersect(Point2D line1_start, Point2D line1_end, Point2D line2_start, Point2D line2_end) {
// 计算向量叉积
auto crossProduct = [](Point2D a, Point2D b, Point2D c) -> double {
return (b.x - a.x) * (c.y - a.y) - (b.y - a.y) * (c.x - a.x);
};
// 判断两条线段是否相交
double c1 = crossProduct(line1_start, line1_end, line2_start);
double c2 = crossProduct(line1_start, line1_end, line2_end);
double c3 = crossProduct(line2_start, line2_end, line1_start);
double c4 = crossProduct(line2_start, line2_end, line1_end);
if (((c1 > 0 && c2 < 0) || (c1 < 0 && c2 > 0)) && ((c3 > 0 && c4 < 0) || (c3 < 0 && c4 > 0))) {
return true;
}
if (c1 == 0 && line2_start.x >= min(line1_start.x, line1_end.x) && line2_start.x <= max(line1_start.x, line1_end.x) && line2_start.y >= min(line1_start.y, line1_end.y) && line2_start.y <= max(line1_start.y, line1_end.y)) {
return true;
}
if (c2 == 0 && line2_end.x >= min(line1_start.x, line1_end.x) && line2_end.x <= max(line1_start.x, line1_end.x) && line2_end.y >= min(line1_start.y, line1_end.y) && line2_end.y <= max(line1_start.y, line1_end.y)) {
return true;
}
if (c3 == 0 && line1_start.x >= min(line2_start.x, line2_end.x) && line1_start.x <= max(line2_start.x, line2_end.x) && line1_start.y >= min(line2_start.y, line2_end.y) && line1_start.y <= max(line2_start.y, line2_end.y)) {
return true;
}
if (c4 == 0 && line1_end.x >= min(line2_start.x, line2_end.x) && line1_end.x <= max(line2_start.x, line2_end.x) && line1_end.y >= min(line2_start.y, line2_end.y) && line1_end.y <= max(line2_start.y, line2_end.y)) {
return true;
}
return false;
}
```
其中,向量叉积的计算公式为:
$$(x2-x1) \times (y3-y1) - (y2-y1) \times (x3-x1)$$
如果结果为正数,则表示向量 $\vec{AB}$ 在向量 $\vec{AC}$ 的顺时针方向,即 $C$ 在 $AB$ 的右侧。如果结果为负数,则表示向量 $\vec{AB}$ 在向量 $\vec{AC}$ 的逆时针方向,即 $C$ 在 $AB$ 的左侧。如果结果为 $0$,则表示 $A$、$B$、$C$ 三点共线。
在判断两条线段是否相交时,我们需要计算四个向量的叉积,如果满足如下条件,则两条线段相交:
1. 向量 $\vec{AB}$ 与向量 $\vec{AC}$ 在向量 $\vec{AB}$ 的两侧,即 $C$ 在 $AB$ 的右侧,$D$ 在 $AB$ 的左侧。
2. 向量 $\vec{CD}$ 与向量 $\vec{CA}$ 在向量 $\vec{CD}$ 的两侧,即 $A$ 在 $CD$ 的右侧,$B$ 在 $CD$ 的左侧。
3. 向量 $\vec{AB}$ 与向量 $\vec{AC}$ 在同侧,即 $C$ 在 $AB$ 的左侧,$D$ 在 $AB$ 的左侧。
4. 向量 $\vec{CD}$ 与向量 $\vec{CA}$ 在同侧,即 $A$ 在 $CD$ 的左侧,$B$ 在 $CD$ 的左侧。
如果以上条件都不满足,则两条线段不相交。