응축 알고리즘과 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지 스트림에서 움직이는 물체를 추적하기위한 소프트웨어를 구현해야합니다. OpenCV가이 알고리즘의 구현을 포함한다는 것을 읽었지만 OpenCV에서 사용 가능한 해당 함수를 사용하는 방법을 설명하는 예제 나 튜토리얼을 찾지 못했습니다. cvCreateConDensation 함수 CvConDensation
저는 자율 로봇을위한 파티클 필터를 지금 만들고 있는데, 파티클을 필터링하여 예상되는 거리를 측정하는 데 문제가 있습니다. 지도로 사용하는 이미지가 있습니다. 각 픽셀은 환경의 특정 크기 조정 영역을 나타냅니다. 로봇이 차지할 수있는 공간은 흰색, 벽은 검은 색, 환경 외부는 회색입니다. 입자 필터가 무엇인지 잘 모르는 경우, 파이썬 코드는 공백에서 (x,
OpenCV 2.4.0을 사용하여 일련의 회색조 이미지에서 특징 지점 집합을 추적하려고합니다. 이미 특징 점수를 감지하고 초기에 설명자를 계산하기 위해 SIFT 또는 SURF를 구현하는 방법을 알고 있습니다. 그러나, 나는 위치 (u, v)가 나에게만 알려져있는 특징 점의 SIFT 서술자를 계산할 때 도움이 필요하다. SIFT에 대한 작업 예제 코드는 아래
도와주세요. 프레임에서 객체를 추적하는 축합 알고리즘 단계는 : 는 점을 초기화하고 주위 N 임의의 점을 선택하고 1/N로 가중치를 설정. 동적 모델 (일정 속도 모델)에 따라 점을 전파하십시오. 이제 관찰 모델을 사용하여 각 입자의 가중치를 계산하십시오. 지금까지는 N 개의 입자가 있습니다. 이제 리샘플링 단계에서 위의 입자 집합에서 N 개의 입자를 선택
현재 상황 입자 필터를 사용 : I는 실내 위치 파악 시스템에서 입자 필터를 구현 . 그것은 자기장의 지문을 사용합니다. 나는 전체에 균일 영역 각 입자 (A '정상'도보 속도의 평균과 분산 가우스) 속도를 얻을 수 분산 모든 입자를 만들 과 : 입자 필터의 구현은 매우 정직 (균일하게 모든 방향으로 분산) 방향 (가우스 분산 모두) 변경 속도와 방향 이동
이제 입자 필터를 구현하려고합니다. 벽에 마운트 된 맵이 제공되고이 맵에서 로봇을 현지화하려고 시도합니다. 입자 필터 방법을 기반으로 1000 개의 무작위 입자를 초기화하고 각 단계에서 특정 이동 명령, 즉 각도 - 주행 쌍 (angle-odometry pair)에 따라이 1000 개의 입자를 이동합니다. 이동 후, 나는 벽에 감지 된 거리와 비교 된 측정
입자 필터 알고리즘을 구현하기 위해 추적 할 객체와 관련된 움직임에 대한 가설을 생성해야합니다. N 샘플을 설정하고 2x1x 상태를 사용하면 벡터, 그럼 각 단계에서 N 임의의 값 쌍 (2 x N 행렬)을 생성해야합니다. 또한 운동 통계 (평균 및 표준 편차)를 알고있는 경우 평균 및 표준 편차를 사용하여 모든 N 값을 생성 할 수 있습니다. 마지막으로,
입자 필터를 구현하려는 시도에서 내 이미지 (붉은 색)의 차 주위에 수동으로 직사각형 (x, y, w, h)을 그린 다음 50 개의 입자 그것들에 잡음 x = x + noise (0,15)와 y = y + noise (0,15)를 할당했다. 그러면 녹색 색상으로 각 입자의 모든 직사각형을 다듬기를 원하지만 50 개의 직사각형을 표시하는 대신 하나의 직사각형
실내 추적 용 입자 필터를 구현했습니다. 그것은 좋아 보이지만 어떤 점에서 입자는 방에 들어가서 거기에 갇혀 있습니다. 백 트랙킹을 효과적으로하는 방법은 무엇입니까? 지난 10 번의 움직임을 위해 입자의 상태를 저장합니다. 입자가 사방에 분산 얻을 완전히 정상입니다 당신