Questions tagged «tracking»

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卡尔曼滤波器跟踪的直观解释
对于使用卡尔曼滤波器的(视觉)跟踪的直观解释,我将不胜感激。我知道的: 预测步骤: 动态系统状态:时间目标位置XŤXŤ\mathbf x_tŤŤt 度量:时间索引为(??)的图像žŤžŤ\mathbf z_tŤŤt 基于图像/测量我想预测状态吗?(使用动态方程式)正确吗?1 → (t − 1 )1个→(Ť-1个)1\rightarrow(t-1)XŤXŤ\mathbf x_t 如何将校正步骤解释为这些术语(图像,目标位置)?

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卡尔曼滤波器-了解噪声协方差矩阵
卡尔曼滤波器框架中的噪声协方差矩阵有何意义? 我指的是: 过程噪声协方差矩阵Q和 测量噪声协方差矩阵R 在任何时间t。 如何解释这些矩阵?它们代表什么?他们是否谈论状态向量中一个观测值的噪声相对于另一个观测值的噪声如何变化?

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色度二次采样:如何正确计算数据速率
我很难理解在利用Y'UV图像中的色度二次采样时如何计算数据速率: 我有以下示例进行计算: 图像分辨率:352*288 频率:25 fps 对于(4:4:4),示例计算如下: (352px * 288px) * 3 color channels * 25 fps * 8 bit = 60 825 600 bit/s 到目前为止,一切都很好。 但是现在来了(4:2:0): (352px*288px) * 1.5 color channels * 25 * 8 = 30 412 800 bit/s 现在,尝试将此示例转换为例如(4:1:1),我意识到我不确定自己是否正确理解如何计算1.5个颜色通道的比率。 我对计算的第一个猜测是在(4:2:0)的情况下: 2/4*3=1.5 color channels 同样,对于(4:1:1),我将计算颜色通道的比率为: 1/4*3=0.75 color channels 但是我根本不确定这是否是正确的方法。 …

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使用2D相机进行3D位置估计
我有一个摄像头(iPhone),图像中有一个3D控制对象,我非常了解它的属性。(我的控制对象)。运动中还有第二个物体。最终目标是建立给定时间段内运动对象的3D轨迹。(跟踪) 我想问一下,我能找出答案吗? 手机到控制对象的距离(为便于讨论,我们假设摄像头处于一定高度,并且一定距离两者都不是已知的,但是摄像头垂直于已知的表面) 我可以在每个后续帧中找到对象的辅助对象。我的目标是如上所述评估其3D轨迹。 还有一个问题,我们可以将系统设置为可以设置手机到控制对象的距离(尽管不是首选),这对我的第二点有帮助吗?
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