パーティクルフィルタ « Rest Term
今回はパーティクルフィルタを簡単に紹介。 (Wikipedia: 粒子フィルタ – Wikipedia) これは、一般状態空間モデルにおける状態ベクトルの推定法で、 Wikipediaではなにやら難しげに書かれているように見えますが、 要は、条件付き分布をたくさんのサンプル点で近似表現するだけの手法です。 この手法は、逐次モンテカルロ法とも呼ばれているように、 ランダムサンプリングによるモンテカルロ近似によって状態推定を行います。 パーティクルフィルタを物体追跡に適用するためには、 ・システムモデル（状態遷移関数） ・観測モデル（尤度関数） の2つを設計する必要があります。 今回は状態遷移に線形予測モデル、つまり等速直線運動を仮定し、 尤度(ゆうど：もっともらしさ)は “赤色らしさ” とします。 この尤度関数の設計はOpenCVのサンプルコードからお借りしました。感謝。 wonderflに
OpenCV 2.0を試してみた – Rest Term
この連休中にちょっとOpenCV 2.0で遊んでいました。 ライブラリの規模がかなり大きくなったのでソースを読むのも大変です； IplImage や CvMat は 新しいC++インタフェースでは cv::Mat に取って代わります。 (1.1preで追加されたWImageクラスの立場は? 関連：cv::WImage ? OpenCV 1.1) また、メモリ管理が賢くなっているので、後始末は各クラスのデストラクタに任せておきましょう。 boostのshared_ptrと同様のスマートポインタ(cv::Ptr)も用意されていて、いろいろ便利になっているようです。 C++インタフェースを中心にこれから少しずつ調べていこうと思います。 // カメラから画像をキャプチャ #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc, char **a
OpenCV 2.0 – cv::Mat – Rest Term
OpenCV C++ matrix class 前回、OpenCV 2.0 – cv::Ptr ではスマートポインタである cv::Ptr について調べました。 今回はOpenCV 2.0のC++インタフェースの中でも重要な役割を持つ cv::Mat クラスについて。 このクラスは従来の IplImage 及び CvMat に取って代わるものになっていますが、 かなり大きいクラスなので何回かに分けて調べていきたいと思います。 cv::Mat はマルチチャンネルとROI(Region Of Interest)をサポートしている二次元行列です。 オブジェクトの生成方法は複数ありますが、ここでは基本的な方法から紹介します。 using namespace cv; using namespace std; // create() メソッド (5行5列，各要素が8ビット符号なし整数型 3チャンネル)
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