卡尔曼滤波追踪——鼠标轨迹预测

鼠标追踪与卡尔曼滤波：实时船舶位置估计

最新推荐文章于 2025-11-07 07:30:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-07 07:30:00 发布 · 2.1k 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #卡尔曼滤波算法

该博客介绍了如何使用OpenCV实现鼠标交互，结合卡尔曼滤波算法对图像中船舶位置进行连续预测和跟踪。通过鼠标点击获取实时位置，然后应用滤波器处理误差，展示预测轨迹与实际轨迹。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
frame = cv2.imread('inference_results/001.png') 
height, weigth = frame.shape[0], frame.shape[1]
print(height,weigth)
last_mes = current_mes = np.array((0,height//2),np.float32)  # 保存当前中心点，可替换为船舶检测出来的中心点坐标格式为[[x][y]]
last_pre = current_pre = np.array((0,height//2),np.float32)  # 保存预测[[x][y][x误差][y误差]]

def mousemove(event, x,y,s,p):
    # x和y需要自己抛出来,中心点左边的x，y
    global frame, current_mes, last_mes<