cv2实现基于粒子滤波的目标跟踪

目标跟踪过程分为2部分，即目标特征提取和目标跟踪算法。

　    　其中目标特征提取又包括以下几种：1. 各种色彩空间直方图，利用色彩空间的直方图分布作为目标跟踪的特征，可以减少物体远近距离的影响，因为其颜色分布大致相同。2.轮廓特征，提取目标的轮廓特征，可以加快算法的速度，且可以在目标有小部分影响的情况下同样有效果。3. 纹理特征，如果被跟踪目标是有纹理的，则根据其纹理特征来跟踪效果会有所改善。

　   　目标跟踪算法目前大概分为以下4种：1. 基于meanshift算法，即利用meanshift算法可以快速找到领域目标最相似的地方，效果还不错，但是其只能找到局部最大值，且不能解决遮挡问题以及不能自适应跟踪目标的形状，方向等。其后面有学者对其做了改进，比如说camshift，就可以自适应物体的大小，方向，具有较好的跟踪效果。2. Kalman滤波的思想，该思想是利用物体的运动模型来，即服从高斯模型，来对目标状态进行预测，然后与观察模型进行比较，根据2者之间的误差来寻找运动目标的状态，但是该算法的精度不高，因为其高斯运动模型在现实生活中很多条件下并得不到满足，并且该算法对杂乱的背景也很敏感。3. 基于粒子滤波的思想，每次通过实验可以重采样粒子的分布，根据该分布对粒子进行扩散，然后通过扩散的结果来观察目标的状态，最后更新目标的状态。该算法最大的特点是跟踪速度快，且能解决一部分遮挡问题，在实际应用过程中越来越多。4.基于目标建模的方法。该方法具有一定的针对性，需要提前知道所需跟踪的目标是什么，比如说车辆，人脸，行人等。由于已经知道了跟踪目标，所以必须对目标进行建模，然后利用该模型来进行跟踪。该方法的局限性是必须提前知道所跟踪的