粒子滤波算法实现 代码来源：http://www.cvvision.cn/2465.html blog内容： 著作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 作者：cvvision 链接：http://www.cvvision.cn/2465.html 来源：CV视觉网
本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法，算法的**来源于文献[1][2],且在其**上稍 微做了些修改。其大概过程是：首先手动用鼠标框出一个目标区域，计算其直方图特征值作为模板，然后在该目标中心周围撒粒子，根据所撒粒子为中心的矩形框内 计算其直方图特征，并与目标相比较，最后根据比较出的结果重复上面过程，即重采样的方法撒粒子，粒子扩散，状态观察，目标预测。最后通过实验证明，取得了 较好的效果。
关键字：目标跟踪，粒子滤波，opencv
前言
目标跟踪过程分为2部分，即目标特征提取和目标跟踪算法。
其中目标特征提取又包括以下几种：1. 各种色彩空间直方图，利用色彩空间的直方图分布作为目标跟踪的特征，可以减少物体远近距离的影响，因为其颜色分布大致相同。2.轮廓特征，提取目标的轮廓 特征，可以加快算法的速度，且可以在目标有小部分影响的情况下同样有效果。3. 纹理特征，如果被跟踪目标是有纹理的，则根据其纹理特征来跟踪效果会有所改善。
目标跟踪算法目前大概分为以下4种：1. 基于meanshift算法，即利用meanshift算法可以快速找到领域目标最相似的地方，效果还不错，但是其只能找到局部最大值，且不能解决遮挡问 题以及不能自适应跟踪目标的形状，方向等。其后面有学者对其做了改进，比如说camshift，就可以自适应物体的大小，方向，具有较好的跟踪效果。2. Kalman滤波的**，该**是利用物体的运动模型来，即服从高斯模型，来对目标状态进行预测，然后与观察模型进行比较，根据2者之间的误差来寻找运动 目标的状态，但是该算法的精度不高，因为其高斯运动模型在现实生活中很多条件下并得不到满足，并且该算法对杂乱的背景也很敏感。3. 基于粒子滤波的**，每次通过实验可以重采样粒子的分布，根据该分布对粒子进行扩散，然后通过扩散的结果来观察目标的状态，最后更新目标的状态。该算法最 大的特点是跟踪速度快，且能解决一部分遮挡问题，在实际应用过程中越来越多。4.基于目标建模的方法。该方法具有一定的针对性，需要提前知道所需跟踪的目 标是什么，比如说车辆，人脸，行人等。由于已经知道了跟踪目标，所以必须对目标进行建模，然后利用该模型来进行跟踪。该方法的局限性是必须提前知道所跟踪 的目标是什么，因而其推广性比较差。
本文通过学习文献[1],初步从理论上了解了粒子滤波的几个步骤，然后参考文献[2]中基于颜色直方图的跟踪算法，自己实现了一个粒子滤波目标跟踪器。本文实现的算法只能进行单目标跟踪，后面有学者将粒子滤波的**扩展到多目标跟踪，比如说文献[3].
实现过程
1. 在摄像头采集到的视频序列中手动标注一个目标区域，用矩形框表示，并计算该目标区域内的直方图，作为匹配模板。
2. 在选中的目标区域中心处撒预定值为100的粒子数目，并对这100个粒子的结构体都初始化为同样的值，比如说粒子位置为目标区域中心，粒子矩形长宽为目标矩形长宽，粒子的初始尺寸为1.等等。
其粒子的结构体和注释如下：
/定义粒子结构体/
typedef struct particle
{
int orix,oriy;//原始粒子坐标
int x,y;//当前粒子的坐标
double scale;//当前粒子窗口的尺寸
int prex,prey;//上一帧粒子的坐标
double prescale;//上一帧粒子窗口的尺寸
Rect rect;//当前粒子矩形窗口
Mat hist;//当前粒子窗口直方图特征
double weight;//当前粒子权值
}PARTICLE;
3. 利用二阶动态模型对这100个粒子进行随机扩散，每个粒子根据二阶随机动态模型扩散到一个新的位置。
4. 计算以新位置处每个粒子为中心的矩形框内图像的直方图特征，然后每个特征都与目标模板直方图进行比较，计算其相似度。
5. 根据计算得到的相似度算出每个粒子的权值，即相似度伟大的权值越大，并且对权值进行归一化。
6. 取最大权值处的粒子中心为跟踪目标中心，并根据粒子结构体中的尺寸成员算出目标的矩形框。
7. 根据上一个状态的粒子分布情况，按照其权值乘以粒子总数100进行重采用，即权值大的粒子其采样得到的粒子数也大。这样可以重采用重新得到100个粒子。
8. 根据这100个粒子的情况，重新进入步骤3进行循环，经过对粒子权值分布的重采样，根据二阶随机运动模型进行粒子扩散，根据直方图的巴氏距离推断粒子权值，然后取权值最大的那个作为目标，如此循环。