我研究了一个信号的平滑,并找到了Cookbook页面,它可以很好地工作在一个只有一个维度的数组中。现在,我确实需要一个函数,它可以做同样的事情,但在沿着N轴的(TxNx3)数组上。
上下文是,我有N个粒子和T帧的轨迹,每一个都有x,y,z,现在我想在它们的运动上实现某种低通滤波器,以使电影中的摆动变得更少。
因此,要解释这个问题:
import numpy as np
from MY_Cookbook_copy import smooth
T = np.random.random((30,30,3)) # this is the trajectory
imshow( T[:,:,0], int
我试图研究如何使用卡尔曼滤波跟踪一个物体(球)在一个视频序列中移动,所以请解释给我,因为我是一个孩子。
通过一些算法(颜色分析,光流.),我可以得到每个视频帧的二值图像,其中有跟踪对象(白色像素)和背景(黑色像素) ->,我知道目标大小、目标质心、目标位置->只是简单地在目标->完成周围画一个包围框。我为什么要在这里使用卡尔曼滤波?
好的,有人告诉我,由于噪声,我无法在每个视频帧中检测到目标,所以我需要使用卡尔曼滤波来估计目标的位置。好吧,好吧。但据我所知,我需要向卡尔曼滤波器提供输入。它们是先前的状态和度量。
- previous state ( so I