粒子滤波在图像跟踪领域的实践

最新推荐文章于 2025-06-06 22:50:00 发布
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分类专栏： 3D视觉从入门到精通 文章标签： 粒子滤波 图像跟踪 卡尔曼滤波 OpenCV配置 二维点、三维点基于QT显示
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Yong_Qi2015/article/details/79777112
该博客聚焦于粒子滤波在图像跟踪中的应用，对比了粒子滤波与卡尔曼滤波在该领域的效果。作者分享了使用OpenCV3.1.0和VS2013的配置教程，以及如何在VS2013中配置QT。此外，还详细介绍了如何利用QT的QCustomPlot和Data Visualization模块分别显示二维和三维数据点，提供了一种相较于PCL、VTK更酷炫的三维点显示方案。

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  本场 Chat 适合研究使用 OpenCV 进行跟踪领域以及基于 QT 进行二维点和三维点显示的读者。

  粒子滤波和卡尔曼滤波在自动控制和视觉 SLAM 领域，无异于牛顿三大定律。本场 Chat 是对我近半年来对粒子滤波用于图像目标点跟踪研究与实践的总结，同时对于二维点和三维点数据分别利用 QT 第三方库（二维点：QCustomPlot 和三维点：QT Data Visualization）进行显示。QT Data Visualization 是 QT 5.7版本以后逐渐免费开放的模块，对于三维点显示比 PCL、VTK 显示点集更为酷炫。

  本场 Chat 主要想分享一下几个部分：

  1. VS2013+OpenCV3.1.0的配置教程。
  2. QT 在 VS2013中的配置。
  3. 粒子滤波与卡尔曼滤波图像跟踪领域的对比与应用。
  4. QCustomPlot 和 QT Data Visualization 的编译与配置。
  5. 基于QT第三方库QCustomPlot进行二维曲线绘制。
  6. 基于QT第三方库Qt Data Visualization进行三维点数据显示。

  参与本场Chat：传送门；

这里写图片描述

粒子滤波在图像跟踪领域的实践与编程
PixelNinja的博客
08-16 127
粒子滤波通过对状态空间进行采样，使用多个粒子来描述系统状态，通过不断迭代、重采样和更新权重的方式，逼近目标状态的后验概率分布。其主要步骤包括初始化粒子集合、预测状态、计算重要性权重、重采样和更新粒子集合。通过对粒子的预测、权重计算和重采样等步骤，可以实现对目标的准确跟踪。粒子滤波在图像跟踪领域具有广泛的应用前景，可以根据实际需要进行进一步的改进和优化。通过重采样，根据粒子的重要性权重来更新粒子集合，保留高权重的粒子。根据观测数据和重采样得到的粒子集合，更新粒子的位置和权重。3.5 更新粒子集合。
粒子滤波实现目标跟踪
10-25
粒子滤波实现目标跟踪，对每个粒子如何实现目标的跟踪进行的分步骤演示。粒子滤波算法源于蒙特卡洛思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。在粒子滤波过程中，X(t)实际上是通过对大量粒子的状态进行处理得到的。
OpenCV学习笔记（二十二）——粒子滤波跟踪方法
yangshen998
11-04 667
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。 对于粒子滤波跟踪方法，这里有一篇很浅显易懂的博客，我分享给大家http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2010/05/23/1742263.html。他的工作也是参考Rob Hess的程序做的，感谢老外的开源精神，我看了他...
【滤波跟踪】基于粒子滤波PF实现目标定位（含前后轨迹和误差对比）附Matlab代码
最新发布
qq_59747472的博客
06-06 1049
在视觉跟踪、自动驾驶、机器人导航等领域，目标定位是核心任务之一。然而，传感器测量噪声、目标运动不确定性等因素给精确跟踪带来挑战。粒子滤波（Particle Filter, PF）作为一种基于蒙特卡洛模拟的递归贝叶斯估计方法，对非线性、非高斯系统具有良好的适应性，特别适合处理复杂环境下的目标定位问题。本文将详细阐述基于粒子滤波的目标定位方法，并通过实验对比滤波前后的轨迹及定位误差。
粒子滤波跟踪
jay463261929的博客
02-10 1521
基本原理：http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2010/05/23/1742263.html 代码分析：http://blog.youkuaiyun.com/hujingshuang/article/details/45535423 测试过Rob Hess写的粒子滤波跟踪算法，效果不如opencv带的KCF跟踪算法。
使用粒子滤波（particle filter）进行视频目标跟踪
deephub
06-22 4443
推理被高度认可为生成人工智能的下一个前沿领域。通过推理，我们可以将任务分解为更小的子集并单独解决这些子集。例如以前的论文：思维链、思维树、思维骨架和反射，都是最近解决LLM推理能力的一些技术。此外推理还涉及一些外围功能，例如访问外部数据或工具。在最近的几年里，我们已经看到模型在特定的推理技术中表现得非常好，但它们无法跨领域推广。这是Meta AI、Allen Institute of AI和University of Washington的研究人员在最近一篇论文中所要解决的问题。
【计算机视觉】粒子滤波跟踪
weixin_33937913的博客
03-01 227
粒子滤波步骤 1.初始化随机选取N个点，权重统一赋值1/N 2.选取目标特征，颜色直方图等等，用于获取先验概率密度，对比相似度 3.确定状态转移矩阵，用于预测下一帧目标位置 循环开始 4.根据状态转移矩阵，对每个粒子，预测目标新位置 5.获得系统观测值，计算观测位置处特征 6.计算每个预测位置处特征，与观测处位置特征对比，相似度高的赋予较大的权重，反之，赋予较小的权重 7.对粒子加...
粒子滤波在图像领域的跟踪
04-25
在标题“粒子滤波在图像领域的跟踪”中，提到的核心知识点是粒子滤波在图像跟踪中的应用。粒子滤波器通过模拟大量随机样本来近似后验概率分布，这些样本称为“粒子”。每个粒子代表一个可能的状态，它们在每一步中...
particlefilter.rar_matlab去噪_粒子滤波matlab_粒子滤波去噪_粒子滤波跟踪_粒子跟踪
07-13
粒子滤波是一种非线性、非高斯状态估计方法，广泛应用于信号处理和目标跟踪领域。在给定的“particlefilter.rar”压缩包中，包含了一个名为“粒子滤波.m”的MATLAB程序，该程序主要用于实现粒子滤波的去噪和目标跟踪...
滤波跟踪基于粒子滤波实现视频目标跟踪算法附matlab代码.zip
06-25
总结来说，这个资源为学习和研究视频目标跟踪提供了一个很好的实践平台，通过粒子滤波的实现，你可以深入了解这一领域的核心算法，并掌握如何在MATLAB环境中解决实际问题。对于希望深入理解滤波跟踪和MATLAB编程的...
粒子滤波目标跟踪算法
01-03
粒子滤波目标跟踪算法，可以直接编译运行，基于颜色直方图特征
粒子滤波-目标跟踪粒子 matlab
07-01
matlab粒子滤波程序，有注释，适合刚开始学的新手
基于粒子滤波的目标跟踪程序（功能全面）
04-15
功能全面的粒子滤波视频跟踪程序，本人基于粒子滤波原始程序开发而成，开发环境为VS2010+OPENCV2.2，运行需要OPENCV2以上及GSL1.8支持，程序支持手动选框，暂停与继续，结果输出等功能，资源中的Word文档中有每个文件及函数的详细说明，非常适合初学者。
利用粒子滤波算法对摄像头输入的实时视频进行目标跟踪（opencv-python）
JiaDi1246的博客
05-16 1885
基于粒子滤波的实时目标跟踪
粒子滤波实现目标跟踪(体现粒子跟踪过程)
foreverx11的专栏
10-25 9012
粒子滤波算法源于蒙特卡洛思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。在粒子滤波过程中，X(t)实际上是通过对大量粒子的状态进行处理得到的。     粒子滤波的5个步骤：     1）初始状态：用大量粒子模拟X(t)，粒子在空间内均匀分布；     2）预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；     3）校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；
基于粒子滤波的物体跟踪zz
10-17 953
一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤
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