OpenCV下的Kalman滤波

本文介绍了卡尔曼滤波器的基础知识,并通过引用权威资料详细解释了其工作原理。此外,还提供了OpenCV中实现卡尔曼滤波器的示例,包括如何设置关键参数如A、B、H、Q、R等。

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兜兜转转,回到起点

 

首先当然是引用到著名的An Introduction to the Kalman Filter:

http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/kalmanIntro.html

 

所有公式,缩写,符号都和上文保持一致。

 

OpenCV 给出了一个跟踪旋转的点的例子。

 

关键的系统参数:A, B, H,Q, R。 箭头对应于CvKalman中的变量。在一般简单情况下:

B --->  CvMat* control_matrix                         // 没有控制量, B = 0;

H --->  CvMat* measurement_matrix             //测值就是测量值,H = 1;

Q --->  CvMat* process_noise_cov                //设为常量就好

R --->  CvMat* measurement_noise_cov      //设为常量就好

 

另一个常用的就是匀速直线跟踪。

 

 

(待续)

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