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opencv_kalman.zip - 本次实验来源于opencv自带sample中的例子,该例子是用kalman来完成一个一维的跟踪,即跟踪一个不断变化的角度。在界面中表现为一个点在圆周上匀速跑,然后跟踪该点。看起来跟踪点是个二维的,其实转换成角度就是一维的了。 Kalman滤波理论主要应用在现实世界中个,并不是理想环境。主要是来跟踪的某一个变量的值,跟踪的依据是首先根据系统的运动方程来对该值做预测,比如说我们知道一个物体的运动速度,那么下面时刻它的位置按照道理是可以预测出来的,不过该预测肯定有误差,只能作为跟踪的依据。另一个依据是可以用测量手段来测量那个变量的值,当然该测量也是有误差的,也只能作为依据,不过这2个依据的权重比例不同。最后kalman滤波就是利用这两个依据进行一些列迭代进行目标跟踪的。
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