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这篇文章将为大家详细讲解有关Kalman滤波器的简单实现是怎样的，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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在目标跟踪领域，Kalman滤波器是一个很常用的方法。
以在二维平面中跟踪一个物体的位置和速度为例，说明如果实现一个简单的Kalman跟踪器。
具体使用OpenCV中的KalmanFilter类来实现。
kalman = cv2.KalmanFilter(4,2)
表示Kalman滤波器转移矩阵维度为4，测量矩阵维度为2。
因为状态量包括4个（分别是x、y方向的位移和速度），可观测的量有2个（分别是x、y方向的位移）。
kalman.measurementMatrix = np.array([[1,0,0,0],[0,1,0,0]],np.float32)
测量矩阵及其含义为：
kalman.transitionMatrix = np.array([[1,0,1,0],[0,1,0,1],[0,0,1,0],[0,0,0,1]], np.float32)
转移矩阵及其含义为：
kalman.processNoiseCov = np.array([[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]], np.float32) * 0.003 kalman.measurementNoiseCov = np.array([[1,0],[0,1]], np.float32) * 0.5
过程噪声和测量噪声以一个经验值来估计。
用三角函数叠加随机扰动的方式来生成测试数据。
def data_generator(length=100): dxy = [] xy = [] last_xy = [0, 0] for i in range(length): x_base = 5 - 5 * math.cos(2 * i * math.pi / length) y_base = 50 - 50 * math.cos(2 * i * math.pi / length) x_noise = 1 * (random()-0.5) y_noise = 20 * (random()-0.5) dx_base = math.sin(2 * i * math.pi / length) dy_base = 30 * math.sin(2 * i * math.pi / length) dx_noise = 1 * (random()-0.5) dy_noise = 5 * (random()-0.5) cur_xy = [x_base + x_noise + dx_base + dx_noise, \ y_base + y_noise + dy_base + dy_noise] cur_dxy = [cur_xy[0]-last_xy[0], cur_xy[1]-last_xy[1]] xy.append(cur_xy) dxy.append(cur_dxy) last_xy = cur_xy return np.array(dxy, dtype=np.float32), \ np.array(xy, dtype=np.float32)
核心就是kalman的两个方法：
correct更新当前测量值；
predict预测下一帧的值。
length = 100 dxy, xy = data_generator2(length) dxy_pred = [] xy_pred = [] for i in range(length): kalman.correct(xy[i]) current_prediction = kalman.predict() xy_pred.append(current_prediction[:2, 0]) dxy_pred.append(current_prediction[2:, 0]) dxy_pred = np.stack(dxy_pred, axis=0) xy_pred = np.stack(xy_pred, axis=0)
利用Matplotlib将结果可视化
可视化部分代码如下所示：
plot_image((xy, dxy, xy_pred, dxy_pred))
def plot_image(inputs):
xy, dxy, xy_pred, dxy_pred = inputs
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
fig.set_size_inches(18, 9)
axes[0, 0].plot(xy[:,0], color='red', label='Measured')
axes[0, 0].plot(xy_pred[:,0], color='blue', label='Predicted')
axes[0, 1].plot(xy[:,1], color='red', label='Measured')
axes[0, 1].plot(xy_pred[:,1], color='blue', label='Predicted')
axes[1, 0].plot(dxy[:,0], color='red', label='Measured')
axes[1, 0].plot(dxy_pred[:,0], color='blue', label='Predicted')
axes[1, 1].plot(dxy[:,1], color='red', label='Measured')
axes[1, 1].plot(dxy_pred[:,1], color='blue', label='Predicted')
axes[0, 0].set_title('Distance - X',loc='center',fontstyle='normal')
axes[0, 1].set_title('Distance - Y',loc='center',fontstyle='normal')
axes[1, 0].set_title('Speed - X',loc='center',fontstyle='normal')
axes[1, 1].set_title('Speed - Y',loc='center',fontstyle='normal')
axes[0, 0].legend()
axes[0, 1].legend()
axes[1, 0].legend()
axes[1, 1].legend()
plt.show()
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