Python opencv：如何使用卡尔曼滤波器

Question

我正在使用 Python 进行人脸识别。

我有以下代码：

from sklearn.externals import joblib
clf = joblib.load('model/svm.pkl')
pca = joblib.load('model/pca.pkl')
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("classifier/haarcascade_frontalface_alt.xml")
webcam = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = webcam.read()
while ret:
    start = time()
    origin = frame
    gray = cv2.cvtColor(origin, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.equalizeHist(gray,gray)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        origin,
        scaleFactor=1.1,
        minNeighbors=5,
        minSize=(30, 30),
        flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
    )
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(origin, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        face = gray[y:y+h , x:x+w]
        cv2.equalizeHist(face,face)

        face_to_predict = cv2.resize(face,(100, 100),interpolation = cv2.INTER_AREA)

        img = face_to_predict.ravel()
        principle_components = pca.transform(img)
        proba = clf.predict_proba(principle_components) # probability
        pred = clf.predict(principle_components)
        if proba[0][pred]>0.4:
            name = face_profile_names[pred[0]]

所以，这段代码工作正常，它不时地像我预期的那样识别人脸。但这里也有很多弱点：如果我歪着头，准确度对我来说太低了。我发现卡尔曼滤波器可以改进我的面部识别，但我没有意识到如何将它与我现有的代码一起使用。

我发现了一些使用卡尔曼滤波器的帖子，但目前还不清楚如何使用它。这里有一些帖子： Is there any example of cv2.KalmanFilter implementation?

OpenCV卡尔曼滤波器python

所以，我principle_components是一个值矩阵，希望它可以用于我的卡尔曼滤波器的初始化，但我不确定这一点以及之后如何使用这个滤波器。

有什么想法吗？

Answer 1

关于卡尔曼滤波器的 Opencv Python 文档很糟糕。可以在这里找到一个很好的实现示例： https: //raw.githubusercontent.com/tobybreckon/python-examples-cv/master/kalman_tracking_live.py

让很多人感到困惑的一个方面是卡尔曼滤波器没有初始化函数，这很蹩脚。所以过滤器是一个“三角洲”。我的意思是，您始终需要使用初始值进行标准化。测量值应修正为测量值 = 测量值 - 初始值，预测值 = 预测值 + 初始值。

我希望这能给你一些帮助。