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我正在尝试使用 OpenCV 2.4.0 跟踪一系列灰度图像中的特征点集。

我已经知道如何实现 SIFT 或 SURF 来检测特征点并初步计算描述符。但是，我需要帮助来计算只有我知道位置 (u,v) 的特征点的 SIFT 描述符。SIFT 的工作示例代码如下所示。

例如，如果我使用 Haris 角点检测器来检测以下特征dv_scenePoints_t：

那么在这种情况下，我将如何计算点的 SIFT 描述符dv_scenePoints_t。

另外，如果我必须通过粒子过滤器跟踪特征点。然后，我将如何使用 SIFT 描述符来计算每个粒子的权重（特征点假设）。谢谢。

请帮忙。跟踪帧中对象的压缩算法步骤是：

1. 初始化一个点并在其周围随机选择N个点，并将权重设置为1/N。

2. 根据动态模型（恒速模型）传播点。

3. 现在，使用观察模型计算每个粒子的权重。到目前为止，有 N 个粒子。

4. 现在，在重采样步骤中，从上述粒子集中挑选 N 个粒子？

什么？我们如何从 N 个粒子中挑选 N 个粒子？

我现在正在为自主机器人研究粒子过滤器，并且无法生成预期的距离测量值来过滤粒子。我有一张用作地图的图像。每个像素代表环境中的某个缩放区域。机器人可以占据的空间是白色的，墙壁是黑色的，环境外部的区域是灰色的。

如果您不熟悉什么是粒子过滤器，我的 python 代码将创建预定数量的随机猜测，以确定它在空白空间中的位置 (x,y,theta)。然后它将使用超声波传感器以多个角度测量到最近墙壁的距离。该脚本会将这些测量值与每个猜测位置/方向的每个角度预期的测量值进行比较。与实际测量值最接近的那些将幸免于难，而不太可能正确的猜测将被消除。

我的问题是在给定角度找到最近的墙。假设传感器在 60° 处测量。对于每个猜测，我需要调整角度以考虑猜测的机器人方向，然后测量该角度与墙壁的距离。在 x 方向上很容易找到最近的墙：

问题是我不能告诉脚本以 60°、23° 或任何角度一次搜索一个像素。现在我能想到的最好的办法就是先往x方向走，找到一个黑色像素，然后用角度的切线来确定我需要向上或向下移动多少像素，但是有明显的问题这主要与角落有关，我无法想象需要多少 if 语句来解决它。还有其他解决方案吗？

我有一个 RGBD 图像流。去除平面后，我对它们中的每一个进行欧几里得聚类，以提供每帧场景中存在的对象的质心。但是与这些对象中的哪一个相关联的标签会随着每一帧而不断变化。

本质上，我需要跟踪对象（可以合并和分割对象的地方）并为它们指定一个一致的标签。我有每个帧的对象的 X、Y、Z。我想知道任何可以完成这项任务的数学模型？我也无法在 PCL 中找到跟踪器的示例。但是由于我已经提取了点云的质心，所以我可以在 MATLAB/Python 中从头开始编写代码。

这是场景中存在的两个对象。

X_1,Y_1,Z_1

X_2,Y_2,Z_2

说对象 2 现在一分为二。我想跟踪这些新对象来自对象 2。在下一帧中，对象坐标将是这样的

X_1,Y_1,Z_1

X_2_1,Y_2_1,Z_2_1

X_2_2,Y_2_2,Z_2_2

我正在从一个核函数构造 2 个任意 PDF（概率密度函数）并将它们表示为 2 个列向量，让它们称为A和B。

这些 pdf 中的每一个都相互依赖，并且是给定上一个时间步长的信息的未知基础 pdf 的条件样本。

我的目标是创建一个由矩阵表示的联合 pdf P(A, B)的表面（编辑：由于@Roberts 的建议，我现在有点不确定如何构建它）

然后我想为此表面创建一个归一化（即[0,1]）累积分布函数，以便我可以从表面随机采样。（在 Matlab 中）

在 2D 中，这只是计算cumsumpdf 的问题，即

但在 3D 中，我不是 100% 相信这是cumsum在两个方向上计算的问题，即

我希望SO会有一些想法。

在数学上，我认为它只是函数的有界双积分（或曲面积分）。

我正在尝试使用粒子滤波器对图像进行降噪。它不是粒子过滤器的完整实现，我只是使用它的一部分。我是 matlab 新手，我收到以下错误

我尝试调试，但我无法找到代码出错的原因。

我正在尝试根据关于汽车编程的 udacity 课程和其他一些在线视频来实现粒子过滤器。

通过减去连续帧得到粒子滤波器的测量值，即汽车的 (x,y)。

代码是

正态分布的随机数生成器由头文件中的函数完成。

该代码工作正常，但是当我打开跟踪时，它会运行一些帧并在那之后挂起。

输入文件在这里是输入文件

在初始化粒子时，我需要向它添加一些高斯噪声。例如

这里rect(1)给出位置，mgd 函数提供噪声

mgd 函数的详细信息如下：

• 功能x=mgd(N,d,rmean,covariance)
• 生成多元高斯分布
• 用法x=mgd(N,d,mu,sigmax)
• 此函数N从 d 维高斯分布生成样本

我的N和 d 的值始终为 1，如何mgd在 opencv c++ 中实现该功能？

在我尝试实现粒子过滤器时，我首先在图像中的汽车周围手动绘制了一个矩形（x，y，w，h）（红色），然后我选取了 50 个粒子，并为它们分配了噪声，即 x=x +噪声（0,15）和y = y +噪声（0,15）。

然后我想用绿色为每个粒子绘制所有矩形，但不是显示 50 个矩形，而是只显示一个矩形。

输出看起来像这样

粒子xy坐标如下图，第一个条目是手动硬编码的汽车，其余都是粒子坐标。

我是图像处理领域的新手。我目前正在尝试使用带有 SVM 训练的 SURF 算法和用于跟踪的粒子滤波器来检测视频中的多人。到目前为止，我使用特征包从一组图像（针对人和非人）构建词汇表和聚类关键点，并使用两个 SVM 对测试数据是否为人进行分类。现在分类已经完成，我打算使用从测试数据中提取的 SURF 关键点作为粒子滤波器。

基本上，我想证明 SURF 关键点适合粒子滤波器输入，将这些点输入粒子滤波器算法，然后开始跟踪目标并同时绘制代表粒子的圆圈。

我该怎么做呢？:( 我正在尝试研究这里提供的代码https://github.com/NewProggie/Particle-Filter但我有点迷路了，因为它是 AdaBoost，当然，粒子是随机生成的。非常感谢！