%20(2).svg)
项目简介
本项目基于Python和Numpy实现了卡尔曼滤波器，可用于线性和二维图像对象的跟踪与预测。卡尔曼滤波器作为高效的递归滤波器，在估计系统状态，尤其是处理含噪声数据时表现出色。
项目的主要特性和功能
- 线性Kalman滤波器：可跟踪和预测线性轨迹，通过对比真实轨迹、测量数据和预测数据展示其性能。
- 二维图像对象跟踪：利用Kalman滤波器预测视频中对象的移动位置，并将处理结果保存为GIF动画文件展示移动模式。
- 二维Kalman滤波器：实现二维空间的卡尔曼滤波器，用于估计按余弦函数移动的物体位置，通过递归的预测和更新步骤减少观测数据噪声，提供更接近真实值的估计。
安装使用步骤
环境准备
确保已安装Python 3.x，并安装必要的Python库：
bash
pip install numpy matplotlib opencv-python imageio
运行线性Kalman滤波器
在终端或命令行中运行以下命令：
bash
python linear_KalmanFilter.py
程序将生成并显示线性轨迹的预测结果。
运行二维图像对象跟踪
在终端或命令行中运行以下命令：
bash
python objTracking.py
程序将处理视频帧，预测对象的移动位置，并生成一个GIF动画文件。
运行二维Kalman滤波器
在终端或命令行中运行以下命令：
bash
python twodim_KalmanFilter.py
程序将生成并显示二维轨迹的预测结果。
通过以上步骤，可体验和验证本项目中卡尔曼滤波器在不同场景下的应用效果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】