OpenCV学习——物体跟踪的粒子滤波算法实现之粒子集合变换

最新推荐文章于 2025-12-16 14:17:05 发布

最新推荐文章于 2025-12-16 14:17:05 发布 · 120 阅读

文章标签：

#算法 #XP

本文介绍了一种基于二阶自回归动态模型的粒子转换方法。该方法通过采样随机数生成器来更新粒子的状态，包括位置坐标x、y及尺度s等参数，并确保变换后的粒子状态位于视频帧尺寸范围内。

/*
Samples a transition model for a given particle

@param p a particle to be transitioned
@param w video frame width
@param h video frame height
@param rng a random number generator from which to sample

@return Returns a new particle sampled based on <EM>p</EM>'s transition
model
*/
particle transition( particle p, int w, int h, gsl_rng* rng )
{
float x, y, s;
particle pn;

/* sample new state using second-order autoregressive dynamics */
x = A1 * ( p.x - p.x0 ) + A2 * ( p.xp - p.x0 ) +
B0 * gsl_ran_gaussian( rng, TRANS_X_STD ) + p.x0;
pn.x = MAX( 0.0, MIN( (float)w - 1.0, x ) );
y = A1 * ( p.y - p.y0 ) + A2 * ( p.yp - p.y0 ) +
B0 * gsl_ran_gaussian( rng, TRANS_Y_STD ) + p.y0;
pn.y = MAX( 0.0, MIN( (float)h - 1.0, y ) );
s = A1 * ( p.s - 1.0 ) + A2 * ( p.sp - 1.0 ) +
B0 * gsl_ran_gaussian( rng, TRANS_S_STD ) + 1.0;
pn.s = MAX( 0.1, s );
pn.xp = p.x;
pn.yp = p.y;
pn.sp = p.s;
pn.x0 = p.x0;
pn.y0 = p.y0;
pn.width = p.width;
pn.height = p.height;
pn.histo = p.histo;
pn.w = 0;

return pn;
}

程序使用动态二阶自回归模型作为基本变换思路，变换的对象有坐标x，坐标y，和比例s。变换的x和y要符合在width和height之内的条件。