Question

我想跟踪图像中的30个点，并希望使用OpenCV库中的卡尔曼滤波器来稳定跟踪。我之前做了一个单点，并成功地使用点的位置和速度作为状态。然后，对于30分我刚刚决定创建30个卡尔曼滤波器，每个点一个并将它们放在一个数组中。但是，我得到了一个断言错误。

这是跟踪图像中这30个点的正确/最佳方式吗？有更好的方法吗？

我的代码如下。问题发生在StatePre行。

vector<KalmanFilter> ijvEdgeKF(30);

for(int i = 0; i < 30; i++){
    Point temp = calcEndPoint(ijv,170,i*360/30); //Calculates initial point
    ijvEdgeKF[i].statePre.at<float>(0) = temp.x; //State x
    ijvEdgeKF[i].statePre.at<float>(1) = temp.y; //State y
    ijvEdgeKF[i].statePre.at<float>(2) = 0; //State Vx
    ijvEdgeKF[i].statePre.at<float>(3) = 0; //State Vy

    ijvEdgeKF[i].transitionMatrix = *(Mat_<float>(4, 4) << 1,0,0,0,   0,1,0,0,  0,0,1,0,  0,0,0,1);
    setIdentity(ijvEdgeKF[i].measurementMatrix);
    setIdentity(ijvEdgeKF[i].processNoiseCov, Scalar::all(1e-4));
    setIdentity(ijvEdgeKF[i].measurementNoiseCov, Scalar::all(1e-1));
    setIdentity(ijvEdgeKF[i].errorCovPost, Scalar::all(.1));
}

解决。问题出在KalmanFilter初始化中。我没有初始化数组中的过滤器，所以这是解决方案：

vector<KalmanFilter> ijvEdgeKF;
ijvEdgeKF.clear();

for(int i = 0; i < 30; i++){
    Point temp = calcEndPoint(ijv,170,i*360/30); //Calculates initial point
    KalmanFilter tempKF(4,2,0);
    tempKF.statePre.at<float>(0) = temp.x; //State x
    tempKF.statePre.at<float>(1) = temp.y; //State y
    tempKF.statePre.at<float>(2) = 0; //State Vx
    tempKF.statePre.at<float>(3) = 0; //State Vy

    tempKF.transitionMatrix = *(Mat_<float>(4, 4) << 1,0,0,0,   0,1,0,0,  0,0,1,0,  0,0,0,1);
    setIdentity(tempKF.measurementMatrix);
    setIdentity(tempKF.processNoiseCov, Scalar::all(1e-4));
    setIdentity(tempKF.measurementNoiseCov, Scalar::all(1e-1));
    setIdentity(tempKF.errorCovPost, Scalar::all(.1));
    ijvEdgeKF.push_back(tempKF);
}

但仍然有一个问题，这是跟踪图像中多个点的唯一方法还是有更好的方法？

Answer 1

你没有正确初始化你的KalmanFilters，因此statePre Mat是空的。

for(int i = 0; i < 30; i++){
    ijvEdgeKF[i].init(4,4);  // int dynamParams, int measureParams
    ijvEdgeKF[i].statePre.at<float>(0) = 3; //State x
    ...

OpenCV卡尔曼滤波器初始化错误

1 个答案: