57、运动模板与卡尔曼滤波器：运动跟踪与状态估计技术解析

运动模板与卡尔曼滤波器：运动跟踪与状态估计技术解析

1. 运动模板概述

运动模板是一种有效的跟踪通用运动的方法，尤其适用于手势识别。使用运动模板需要物体的轮廓（或部分轮廓），获取物体轮廓有多种方式：
- 帧间差分法 ：使用相对静止的相机，通过帧间差分得到物体的运动边缘，可用于运动模板。
- 色度键控 ：若已知背景颜色（如亮绿色），可将非亮绿色的部分作为前景。
- 背景模型学习 ：学习背景模型，从中分离出新的前景物体或人物的轮廓。
- 主动轮廓技术 ：如创建近红外光墙，用对近红外敏感的相机观察，遮挡物会显示为轮廓。
- 热成像仪 ：可将热物体（如人脸）作为前景。
- 分割技术 ：使用分割技术（如金字塔分割或均值漂移分割）生成轮廓。

1.1 运动历史图像

假设我们有一个分割良好的物体轮廓，用白色矩形表示，白色像素的浮点值为最新系统时间戳。当物体移动时，新的轮廓被捕获并覆盖新的时间戳，旧的运动以逐渐变暗的矩形显示，这些依次褪色的轮廓记录了先前运动的历史，称为运动历史图像（MHI）。

1.2 运动模板的构建与处理

1.2.1 更新运动历史图像

OpenCV 中的 cv::motempl::updateMotionHistory() 函数用于构建运动模板：