基于opencv的粒子滤波跟踪目标
2016-08-23
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如何获取积分?
应用背景
粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似,以样本均值代替积分运算,从而获得状态最小方差分布的过程。
关键技术
首先还是将视频转换到HSV颜色空间,将色度和饱和度提供的信息和亮度提供的信息分开考虑,这里用了新版本的calcHist做的特征直方图。初始化阶段就是对鼠标选中的目标区域的特征直方图提取,进入搜索阶段,通俗的讲,就是在待搜索区域里放入大量的粒子particle,放入粒子的规则有很多,这里使用的是让粒子的分布为高斯分布,计算每个粒子所在区域的特征直方图,与目标区域特征进行比较,特征接近的粒子的权重大一些,反之权重小一些。通过调整各粒子的权重大小和样本位置来近似实际的概率分布,以样本期望作为系统估计值。然后进行重采样,重新分布粒子的位置。
c++
opencv
滤波
跟踪
基于
目标
粒子
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