opencv卡尔曼滤波器函数的实际应用代码
时间: 2023-12-31 09:04:12 浏览: 29
以下是一个简单的用于跟踪对象位置的OpenCV卡尔曼滤波器实际应用代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 初始化卡尔曼滤波器
KalmanFilter KF(4, 2, 0);
Mat state(4, 1, CV_32F); // 状态矩阵:[x, y, vx, vy]
Mat measurement(2, 1, CV_32F); // 测量矩阵:[x, y]
randn(state, Scalar::all(0), Scalar::all(0.1)); // 随机初始化状态矩阵
KF.transitionMatrix = (Mat_<float>(4, 4) << 1, 0, 1, 0,
0, 1, 0, 1,
0, 0, 1, 0,
0, 0, 0, 1); // 系统转移矩阵
setIdentity(KF.measurementMatrix); // 测量矩阵
setIdentity(KF.processNoiseCov, Scalar::all(1e-5)); // 系统噪声协方差
setIdentity(KF.measurementNoiseCov, Scalar::all(1e-1)); // 测量噪声协方差
setIdentity(KF.errorCovPost, Scalar::all(1)); // 后验误差协方差矩阵
// 创建一个黑色图像作为背景
Mat img(500, 500, CV_8UC3, Scalar::all(0));
// 设置对象的初始位置
float x = 250, y = 250;
float vx = 5, vy = -5;
// 循环跟踪对象
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
// 预测对象的位置
Mat prediction = KF.predict();
// 绘制预测结果
Point predictPt(prediction.at<float>(0), prediction.at<float>(1));
circle(img, predictPt, 5, Scalar(0, 0, 255), -1);
// 生成测量值
measurement.at<float>(0) = x + randn(0.0, 10.0);
measurement.at<float>(1) = y + randn(0.0, 10.0);
// 更新卡尔曼滤波器
KF.correct(measurement);
// 更新对象的位置和速度
x = x + vx;
y = y + vy;
if (x < 0 || x > 500) vx = -vx;
if (y < 0 || y > 500) vy = -vy;
// 绘制真实位置
Point statePt(state.at<float>(0), state.at<float>(1));
circle(img, statePt, 5, Scalar(0, 255, 0), -1);
// 显示图像
imshow("Kalman Filter", img);
waitKey(30);
}
return 0;
}
```
本代码演示了如何使用OpenCV的KalmanFilter类来跟踪一个在画布上移动的小球。在每一次迭代中,代码会预测小球的位置,并根据测量值来更新卡尔曼滤波器。最后,代码会显示一个图像,其中包含了小球的真实位置、预测位置以及测量值。