10 2011 档案
摘要：转自 http://zhengjunliu360.blog.163.com/blog/static/53797102201032734617104/之前一直在做移动机器人定位算法。查来查去，发觉粒子滤波算法（又叫MC算法）应该算是最流行的了。因此开始学习使用之。入手的是本英文书叫“probalistic robotic” 很不错，我所见到的讲得最好的一本书。花了大量时间去研读。在这里我想谈谈我对粒子滤波的一点认识。因为在这一领域算是个新手。希望有前辈或者达人来指正我的想法。也希望我的这篇文章对新手有理解他有所帮助（当初我就很是苦于它难于理解）在这里我不想谈粒子滤波的理论基础和推到，这点大家可以
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摘要：转自http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/16/2082267.html粒子滤波实现物体跟踪的算法原理： 1）初始化阶段-提取跟踪目标特征该阶段要人工指定跟踪目标，程序计算跟踪目标的特征，比如可以采用目标的颜色特征。具体到Rob Hess的代码，开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域，然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图，即为目标的特征。直方图可以用一个向量来表示，所以目标特征就是一个N*1的向量V。2）搜索阶段-放狗好，我们已经掌握了目标的特征，下面放出很多条狗，去搜索目标对象，这里的狗就是粒子particle。狗有很
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摘要：转自http://hi.baidu.com/www_djh/blog/item/6ff6c063b060d454eaf8f85e.html/*****************************************************************************/CamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：1) Back Projection计算2) Mean Shift算法3)
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摘要：转载请标明出处：http://blog.csdn.net/koriya/archive/2008/11/21/3347365.aspx#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>#include <ctype.h>IplImage *image = 0, *hsv = 0, *hue = 0, *mask = 0, *backproject = 0, *histimg = 0;//用HSV中的Hue分量进行跟踪CvHistogram *hist = 0;//直方图类in
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