【计算机视觉】使用kalman filter跟踪鼠标光标

这篇博客介绍了一个使用OpenCV库和卡尔曼滤波器来预测和追踪鼠标在黑色图像上移动的实现过程。通过初始化卡尔曼滤波器,设置测量和转换矩阵,然后在每次鼠标移动时进行校正和预测,用红色和绿色线条分别描绘预测和实际轨迹。最终,当用户按下ESC键时,会保存轨迹图像到文件。这个例子展示了卡尔曼滤波器在实时追踪中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题描述:

1. 首先初始化黑色图像和卡尔曼滤波器。在窗口中显示黑色图像

2. 每次窗口化应用程序处理输入 ecevts 时,使用卡尔曼滤波器预测鼠标的位置,然后,根据实际鼠标坐标校正卡尔曼滤波器的模型,在黑色图像的顶部,从旧的预测位置绘制一条红线到 新的预测位置,然后从旧的实际位置到新的实际位置画一条绿线,在窗口中显示绘图

3. 当用户按下 esc 键时,退出并将绘图保存到文件中

实现步骤:

  • 初始化卡尔曼滤波器
import cv2 
import numpy as np

# create a black image
img = np.zeros((800,800,3),np.uint8)

# initialize the kalman filter
# cv2.KalmanFilter(4,2)
#                       4:number of variables tracked->(xpostion,yposition,xvelocity,yvelocity)
#                       2:number of variables provided to the filter as a measurement -> (xpostion,yposition)
kalman = cv2.KalmanFilter(4,2)
kalman.measurementMatrix = np.array(
    [[1, 0, 0, 0],
     [0, 1, 0, 0]], np.float32)
kalman.transitionMatrix = np.array(
    [[1, 0, 1, 0],
     [0, 1, 0, 1],
     [0, 0, 1, 0],
     [0, 0, 0, 1]], np.float32)
kal
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