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C++/OpenCV - 用于视频稳定的卡尔曼滤波器
我尝试使用卡尔曼滤波器稳定视频以进行平滑 但我有一些问题 每次 我都有两帧 一帧是当前帧 另一帧是当前帧 这是我的工作流程 计算 goodFeaturesToTrack 使用 calcOpticalFlowPyrLK 计算光流 只保留优点
c
opencv
video
kalmanfilter
卡尔曼滤波器和内部状态变量的质量
我正在尝试为 Android 开发运动检测应用程序 应用程序应该能够跟踪手机在空间中的运动并将其映射到计算机屏幕上的运动 我正在使用 3 轴加速度计 由于数据非常嘈杂 我正在使用卡尔曼滤波器 内部状态是 6 个分量向量 speed x sp
Java
Android
filter
accelerometer
kalmanfilter
如何使用卡尔曼滤波器预测测量之间的 GPS 位置
我研究了OpenCV卡尔曼滤波器的实现 并做了一些基本的鼠标指针模拟并了解了基础 我似乎错过了在我的应用程序中使用它的一些关键点 并希望这里有人可以提供一个小例子 使用具有速度和位置的简单模型 KF statePre at
opencv
GPS
kalmanfilter
用于 RSSI 距离近似的卡尔曼滤波器
我目前正在开发一个项目 该项目利用 RSSI 信号来确定用户与三个信标之间的距离 虽然我有粗略的三角测量公式 但我正在努力使一些东西更加准确 通过我所有的研究 我发现了卡尔曼滤波器 从我读到的有关它们的内容来看 它们似乎正是我想要使用的 然
c
RSSI
kalmanfilter
集成陀螺仪和加速度计读数[重复]
这个问题在这里已经有答案了 可能的重复 结合陀螺仪和加速度计数据 https stackoverflow com questions 1586658 combine gyroscope and accelerometer data 我读过很
signalprocessing
Robotics
gyroscope
kalmanfilter
卡尔曼滤波器总是在第一时间预测 0,0
以下代码用于从下到上扫描图像 然而 卡尔曼滤波器的预测在第一次时总是显示0 0 这样 它就会从底部到 0 0 绘制一条线 如何使路径 卡尔曼滤波器 更接近实际路径 以下代码和图像已更新 import cv2 import matplotli
python
opencv
OPENCV30
kalmanfilter
卡尔曼滤波器:如何在没有“状态转换模型”的情况下使用它?
我正在使用 Android 手机开发加速度计 我希望过滤掉加速度计返回记录手机移动的可怕噪音 我正在阅读卡尔曼滤波器 因为低通滤波器还不够 但我没有从ACCELERATION k 1 to ACCELERATION k 因为它是用户的动作
Android
filter
accelerometer
kalmanfilter
GPS android 卡尔曼滤波器 [关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 为了从 GPS 获得更准确的数据 建议使用卡尔曼滤波器 但我找不到任何关于如何为 GPS android 实现卡尔曼滤波器的教程 GPS
Android
GPS
kalmanfilter
过滤流数据以减少噪声,卡尔曼滤波器c#
我正在将数据从惯性传感器流式传输到 C 应用程序中 数据有点嘈杂 所以我需要添加一个过滤器来平滑它 我有一个卡尔曼滤波器实现 在给定数组时效果很好 但我无法理解如何在恒定数据流上使用它 I have double sensorData th
c
Streaming
kalmanfilter
IMU速度估计
你知道我在哪里可以找到根据 IMU acc 陀螺仪 磁力计 数据进行速度估计的代码或示例吗 我根据 IMU 静止的数据计算了偏差 我想用某种滤波器 卡尔曼 互补 来实现速度估计 但我找不到任何滤波器 我还有相机速度估计 也许它可以作为某种融
accelerometer
velocity
kalmanfilter
magnetometer
IMU
Android GPS数据获取和过滤,如何改进位置信息
我开始处理 Android 2 1 HTC Hero 上的 GPS 数据 并查看有关卡尔曼滤波器和适合位置数据的最小二乘法的主题 在使用手机接收和记录 GPS 数据时 我发现如果保持在原位置 偏差很小 但移动时坐标非常准确 问题来了 get
Android
filter
GPS
kalmanfilter
如何平滑 CamShift 中的跟踪
我正在使用 OpenCV 库函数进行手头跟踪项目 通过使用Camshift 我可以跟踪我的手 但它不稳定 即使我使我的手稳定 跟踪也几乎没有移动 所以我无法在正确的位置执行鼠标单击操作 有人请帮我解决这个问题 void TrackingOb
visualc
opencv
imageprocessing
kalmanfilter
卡尔曼滤波中状态协方差P的表示形式不同造成的影响
递推最小二乘法中 我们在前面一篇文章中说了 卡尔曼滤波是递推最小二乘法的一种特殊情况 P有以下三种形式 第一个 就是从原始的PK定义出发 结合观测更新公式推得的 第二个 对第二种等式两边求逆 再用矩阵反演定理 求得 第三个 把对PK的迹求偏
kalmanfilter
least square