动态图像的追踪
动态轨迹摄像头原理
动态轨迹摄像头原理摄像头是一种广泛应用于监控、安防、智能交通等领域的设备，可以实时获取图像信息。
而动态轨迹摄像头则是在传统摄像头的基础上，增加了动态轨迹跟踪功能，能够自动识别并跟踪运动物体的轨迹。
本文将介绍动态轨迹摄像头的原理和工作方式。
动态轨迹摄像头利用计算机视觉技术和图像处理算法，通过对摄像头采集到的视频图像进行处理和分析，实现对运动物体的跟踪。
其原理主要包括目标检测、目标跟踪和轨迹预测三个步骤。
在目标检测阶段，摄像头会对视频图像进行分析，识别出其中的运动物体。
这一步骤通常采用背景建模、帧差法、光流法等技术，通过对连续帧之间的差异进行计算和比较，确定出图像中发生变化的区域，即运动物体。
接下来，目标跟踪是动态轨迹摄像头的核心环节。
在目标检测得到运动物体的位置后，摄像头会通过目标跟踪算法，实时追踪物体的位置和运动轨迹。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移等。
这些算法可以根据物体的运动特征和轨迹信息，预测物体的下一帧位置，并动态调整跟踪框的大小和位置，实现对物体的准确跟踪。
在轨迹预测阶段，摄像头会根据目标跟踪得到的轨迹数据，进行轨迹预测和分析。
通过对物体的运动规律进行建模和预测，可以提前判断物体的下一步行动，并预测其未来的运动轨迹。
这对于一些需要预测和防范运动物体行为的应用场景，如智能交通系统和安防监控等，具有重要意义。
动态轨迹摄像头的工作方式是通过硬件和软件的协同作用实现的。
在硬件方面，摄像头通常配备高分辨率的图像传感器和适当的镜头，以获取清晰的图像；同时，也需要具备快速的图像采集和传输能力，以保证实时性和稳定性。
在软件方面，摄像头需要配备高效的图像处理和目标跟踪算法，以实现对运动物体的准确跟踪和轨迹预测。
动态轨迹摄像头的应用非常广泛。
在智能交通领域，它可以用于交通监控、违章检测和车辆跟踪等；在安防领域，它可以用于人员追踪、区域入侵检测和物体丢失检测等；在工业生产领域，它可以用于机器人导航和物流跟踪等。
短视频拍摄中的五种运动追踪技巧
短视频拍摄中的五种运动追踪技巧随着短视频平台的兴起，更多的人加入了短视频制作的行列，不仅内容丰富多样，而且在视频拍摄和后期制作方面也有了很大的提高。
其中，运动追踪技巧是短视频拍摄中的重要环节之一，它能够让观众更好地感受到视频中的运动元素，增强观赏性。
本文将介绍短视频拍摄中的五种运动追踪技巧，希望对广大短视频爱好者有所帮助。
一、锚点追踪技巧锚点追踪技巧是一种常见的运动追踪方法，它通过选择视频中的固定物体或参照物作为锚点，跟踪该物体的运动轨迹，并将其他视频元素与之关联。
例如，在拍摄一个人打篮球的视频时，可以选取篮球作为锚点，通过追踪篮球的运动轨迹，将其他元素如人物、球框等与篮球进行关联。
这样，观众就能够更直观地感受到篮球运动的快节奏和精彩瞬间。
二、运动延迟追踪技巧运动延迟追踪技巧是一种通过合成运动图像的方式来追踪运动物体的方法。
在拍摄过程中，可以将运动物体的前一帧与后一帧进行叠加，并调整透明度和相对位置，从而形成一种模糊的效果。
通过这种方式，可以突出运动物体在空间中的轨迹，让观众更好地理解运动的过程和变化。
三、光影追踪技巧光影追踪技巧是一种利用光线和影子等元素来追踪运动物体的方式。
在拍摄时，可以通过调整光线的角度和强度，以及利用反射板和灯光效果等手段，突出运动物体的轮廓和动态变化。
同时，注意捕捉运动物体产生的影子，将其作为追踪的参考，使观众更加真实地感受到运动的魅力。
四、运动路径追踪技巧运动路径追踪技巧是一种通过标记运动物体的轨迹来追踪其运动状态的方法。
在拍摄时，可以在运动物体附近设置一些标志物或标记线，记录物体的运动路径。
在后期制作时，将这些标记物或标记线修饰得与视频图像融为一体，通过运动物体在轨迹上的运动，使观众更加清晰地看到运动物体的运动状态和趋势。
五、虚拟场景追踪技巧虚拟场景追踪技巧是一种通过建立虚拟场景来追踪运动物体的方法。
在拍摄时，可以利用特效摄影棚或绿幕技术，将运动物体与虚拟场景进行叠加，从而实现观众身临其境的感觉。
图像识别与追踪技术
图像识别与追踪技术随着科技的不断进步，图像识别与追踪技术越来越成熟，应用范围也越来越广泛，其在生活中发挥的重要作用也越来越明显。
一、图像识别技术图像识别技术，顾名思义，就是通过计算机对图像进行自动匹配和识别，从而实现对图像的理解和分析。
该技术使用的模型一般包括卷积神经网络和深度学习等算法。
这些算法能够将大量的图像样本进行学习和训练，然后再通过匹配来识别新的图像。
目前，在人脸识别、自动驾驶、虚拟现实等领域，图像识别技术已经得到了广泛的应用。
在人脸识别中，图像识别技术可以通过分析人脸的特征来确定人物的身份。
目前，很多公安部门都开始采用图像识别技术来协助处理罪案，其中包括覆盖全国的“天网工程”。
在自动驾驶领域，图像识别技术可以帮助汽车系统检测和识别道路、车辆和行人等障碍物，以便更加精确地实现自动驾驶。
在虚拟现实领域，图像识别技术可以实现身临其境的感觉，让用户感受到更加真实的虚拟体验。
二、图像追踪技术图像追踪技术是在图像识别技术的基础上，通过对目标的动态追踪来实现对目标的跟踪和分析。
该技术能够帮助用户了解目标的行为和状态，并且可以通过分析目标的行为模式来预测其未来动向。
在实际应用中，图像追踪技术可以应用于监控、军事等领域。
在监控领域中，通过图像追踪技术可以实现对犯罪嫌疑人的跟踪和实时监控，提高监控的效果和精度。
在军事领域中，图像追踪技术可以应用于目标导引和火力打击等领域，提高作战效果。
三、图像识别与追踪技术的发展趋势未来，图像识别与追踪技术仍具有广阔的应用前景。
首先，人工智能技术的进一步发展，使得图像识别和追踪技术的准确性和精度得到大幅提升。
其次，虚拟现实和增强现实等技术的广泛应用，将进一步推动图像识别和追踪技术的发展。
最后，各大企业和研究机构的不断推进和投入，也将进一步加速图像识别和追踪技术的发展。
总之，图像识别与追踪技术已经成为现代生活中不可或缺的一部分。
其应用范围日渐扩大，未来将会更加广泛深入，不断为人们的生产和生活带来更多的便利和安全保障。
AE中的运动追踪技巧
AE中的运动追踪技巧对于数字媒体行业的从业者来说，Adobe After Effects（简称AE）是一款不可或缺的工具。
它提供了强大的运动图形合成和特效制作功能，可以为影视、动画、广告等领域的制作带来无限创意。
而在AE中，运动追踪技巧更是关键所在，因为它能够使得图像和视频的运动更加真实、流畅。
本文将介绍一些在AE中实现精准运动追踪的技巧，帮助读者提升动态图形合成的能力。
一、使用AE自带的运动追踪器AE自带了多种运动追踪器，其中最常用的是“点追踪”和“轨迹追踪”。
点追踪适用于在图像上选择一个特定的点作为追踪目标，而轨迹追踪则适用于在图像上选取一个区域进行追踪。
在使用这些追踪器时，首先需要在影片或图像中标记追踪目标，然后通过追踪器的参数设置追踪路径，并进行跟踪。
AE会自动生成运动数据，可以将跟踪结果应用于合成图层，实现运动匹配。
在使用AE自带的运动追踪器时，需要注意标记追踪目标的准确性，以及调整追踪器参数的合理性，从而得到更好的追踪效果。
二、使用参考图层进行运动追踪有时候，AE自带的运动追踪器无法准确追踪复杂的图像或视频中的运动，这时可以借助参考图层来进行运动追踪。
参考图层是一种特殊的合成图层，它不参与最终的渲染，只是在制作过程中提供参考。
在进行运动追踪时，可以使用参考图层作为基准，找到合适的追踪路径，并将追踪结果应用于目标图层。
使用参考图层进行运动追踪可以极大地提高追踪的准确性和稳定性，尤其适用于复杂的图像合成和特效制作。
三、手动修正运动追踪结果虽然AE的运动追踪器能够帮助我们实现自动化的运动追踪，但是有时候追踪结果可能并不完美。
为了得到更好的效果，需要手动修正运动追踪结果。
在AE中，可以通过调整图层的位置、旋转、缩放等属性来修正运动追踪结果。
此外，还可以使用AE提供的“关键帧”和“跟踪遮罩”等功能，进行精细的运动修正。
手动修正运动追踪结果需要一定的经验和耐心，但是可以帮助我们实现更加精准的运动效果。
如何拍摄动态的照片
如何拍摄动态的照片拍摄动态的照片可以让观众感受到照片中主题的活力和动感。
无论是运动照片、舞蹈照片还是自然风景中的运动元素，采用正确的技巧和工具，可以帮助摄影师捕捉到令人惊叹的动态瞬间。
本文将介绍一些拍摄动态照片的技巧和注意事项。
一、选择合适的相机设备和镜头拍摄动态照片需要一台能够快速自动对焦和连拍的相机。
选择一台具有高帧率和快速连拍功能的相机，可以让你在短时间内抓住多个瞬间。
此外，对于运动或快速移动的目标，使用快速对焦镜头可以确保图像的清晰度。
二、运用快门速度来捕捉动态感快门速度是拍摄动态照片的重要因素之一。
相机快门速度越快，可以冻结瞬间。
对于快速移动的目标，例如奔跑的人、飞速驰骋的汽车或天空中的鸟类，使用较高的快门速度可以减少模糊，并捕捉到每个瞬间的细节。
三、运用连拍功能捕捉瞬间连拍是拍摄动态照片的重要工具之一。
通过设置相机为连续拍摄模式，可以在短时间内拍摄多张照片。
这样一来，你可以从中选择最好的一张，或者将多张照片合成一张动态照片。
四、运用快速自动对焦功能拍摄动态照片时，快速自动对焦是至关重要的。
相机的自动对焦系统应该能够准确追踪快速移动的目标，并确保图像的清晰度。
此外，选择连续自动对焦模式可以让相机自动调整焦距，以适应目标的运动。
五、运用适当的曝光模式和ISO设置选择合适的曝光模式和ISO设置是保证照片质量的关键。
在光线较暗的情况下，可以选择较高的ISO来增加相机的感光度，以保持快门速度。
此外，考虑使用快速或者移动物体的曝光补偿来确保照片的亮度和色彩饱和度。
六、尝试运动模糊效果除了冻结瞬间，运动模糊也是拍摄动态照片的一种艺术效果。
通过使用较慢的快门速度和持续追踪移动目标的技巧，可以捕捉到某些部分或整个目标的模糊效果，营造出动感和流畅的效果。
七、选择合适的构图和角度在拍摄动态照片时，构图和角度选择也非常重要。
通过选择适当的构图和角度，可以增加照片的动感和视觉冲击力。
尝试使用斜线、对角线和弧线来引导观众的目光，以突出动态元素。
动态摄影技巧与快速捕捉技巧大全
动态摄影技巧与快速捕捉技巧大全摄影是一门艺术，也是一种表达方式。
对于摄影师来说，捕捉动态瞬间是非常重要的技巧之一。
本文将介绍一些动态摄影技巧与快速捕捉技巧，帮助你在拍摄中捕捉到瞬间的美丽瞬间。
一、保持清晰的画面在捕捉动态图像时，保持画面的清晰非常关键。
为了避免模糊的照片，建议使用快门优先模式或者手动模式，控制快门速度以冻结运动。
此外，使用快速自动对焦功能或手动对焦，以确保主体始终保持清晰。
二、选用适当的快门速度快门速度是捕捉动态图像时需要关注的另一个重要因素。
当你像拍摄运动时，快门速度应该设置得足够快，以避免运动造成的模糊。
一般来说，对于运动较快的主体，快门速度应至少在1/500秒以上。
然而，对于一些更快的运动，如飞鸟或奔跑的动物，需要更快的快门速度，如1/1000秒或以上。
三、运用连拍功能连拍功能是捕捉动态瞬间的利器，可以让你在短时间内拍摄多张照片。
通过连拍功能，你可以在一次触发快门的时候连续拍摄多张照片，从中选择最好的一张。
这对于捕捉到瞬间的动作和表情非常有帮助。
四、运用预测拍摄技巧运用预测拍摄技巧可以帮助你更有效地捕捉到动态瞬间。
在拍摄运动的主体时，你可以预测它们的动作，提前将相机对焦在预计的位置上，然后等待瞬间的到来。
这样可以增加成功捕捉动态画面的几率。
五、运用连焦追踪技巧连焦追踪技巧是在捕捉运动主体时非常有用的技巧。
通过连焦追踪，相机会自动调整对焦点以追踪主体的移动，从而保持主体的清晰。
这对于拍摄快速移动的主体非常有效，比如奔跑的人物或从空中飞过的物体。
六、运用快速对焦技巧快速对焦技巧是拍摄动态瞬间时必备的技能之一。
在拍摄运动时，确保相机对焦模式设定为连续对焦模式，并使用主动对焦点，以便相机可以迅速对焦并跟踪主体的移动。
在对焦时，使用对焦点覆盖整个主体，以确保主体始终保持清晰。
七、抓拍瞬间表情捕捉到瞬间表情是动态摄影中的重要部分。
无论是人物的微笑、眨眼，还是动物的奇妙动作，都能给照片增添生动感。
AE实现物体追踪的技巧
AE实现物体追踪的技巧Adobe After Effects（AE）是一款功能强大的视频编辑软件，它不仅可以进行视频剪辑和特效制作，还可以实现物体追踪。
物体追踪可以让你在视频中动态地添加和修改元素，为你的创意和想法增添更多可能性。
本文将介绍一些AE实现物体追踪的技巧，帮助你更好地运用这个功能。
1. 准备工作在开始物体追踪之前，确保你已经仔细观察视频素材，并选择一个明显可辨的物体作为追踪目标。
这个物体最好是运动较慢、颜色对比度明显、轮廓清晰的物体，这样更有利于追踪效果的准确性。
2. 创建跟踪点打开AE软件，在主界面上选择“合成”-“新建合成”来导入你的视频素材。
接下来，选择“层”-“新建”-“空白对象”，以创建一个跟踪点层。
在该层上，点击右键选择“跟踪”-“运动”，打开AE的追踪器。
3. 运动追踪在追踪器界面中，将视频素材选中并点击“分析”按钮进行运动追踪。
首先，选择一个跟踪点，这个点应该位于你选择的物体上，并且较为稳定。
然后，点击“跟踪”按钮，AE会自动追踪该点在视频中的运动轨迹。
4. 矫正追踪点在追踪器界面中，你可以观察到跟踪点在视频中的运动情况。
如果发现跟踪点的位置出现错误，你可以手动调整跟踪点的位置，直到追踪点准确地跟随着物体的运动。
如果物体有变形或者背景干扰，你还可以在跟踪点属性中调整追踪范围和误差容忍度，以达到更好的追踪效果。
5. 应用追踪数据完成运动追踪后，点击“应用”按钮将追踪数据应用到跟踪点层上。
接下来，你可以在跟踪点层上进行各种操作，比如添加特效、修改位置、插入文本等。
由于追踪数据已经准确记录了物体的运动轨迹，你可以自由地进行编辑而不用担心错位或者不匹配。
6. 添加二维或三维元素利用AE的物体追踪功能，你可以轻松地在视频中添加二维或三维元素。
比如，你可以在追踪点层上添加一个图像，然后通过调整位置和缩放来使其与追踪点对齐。
如果你希望添加三维元素，可以借助AE 的三维摄像机和光影效果，结合物体追踪数据来实现更逼真的效果。
如何拍摄动态照片展现瞬间美
如何拍摄动态照片展现瞬间美在摄影领域，动态照片是一种能够捕捉瞬间美的方式。
通过运用技巧和创意，我们可以将静态的照片转变成具有生动感和冲击力的动态照片。
本文将介绍一些关键的拍摄技巧和创意构思，帮助您拍摄出令人惊叹的动态照片，展现瞬间美的魅力。
1. 快门速度快门速度是拍摄动态照片不可忽视的因素。
较高的快门速度可以有效冻结运动，捕捉到清晰的瞬间画面。
在拍摄快速运动的主题时，建议使用较高的快门速度，例如1/1000秒或更快的快门速度。
这样可以确保图像不受模糊或晃动的影响，让瞬间美得以展现。
2. 运动追踪为了捕捉到运动中的瞬间美，您可以尝试使用运动追踪的技巧。
使用连拍模式，保持相机对焦在主题上，并在运动发生时按下快门。
这种方式可以拍摄到主题在不同阶段的动作，让观众感受到运动的连贯性和动感。
3. 深度与透视利用深度和透视是展现瞬间美的重要手段。
在拍摄过程中，将主题置于一个合适的环境中，利用景深调节来制造出明确的前景与背景的层次感。
通过选择适当的景深和拍摄角度，可以使照片中的主题在运动中凸显出来，增加瞬间美的冲击力。
4. 特殊效果利用特殊效果可以让动态照片更具创意和艺术感。
例如，您可以尝试使用慢速快门拍摄流水、尾焰或旋转等主题，形成模糊或扭曲效果。
这样可以让观众感受到世界的动态性和变化，增添照片的艺术价值。
5. 运动轨迹运动轨迹是一种表现动态照片效果的出色方式。
您可以利用长时间曝光的技巧，捕捉主题的轨迹。
在暗光环境下，设置相机的曝光时间较长，同时使用稳定的三脚架，使相机保持固定，拍摄时主题在画面中留下清晰的轨迹，让观众感受到时间的流逝与运动的美感。
6. 高速闪光在拍摄某些运动主题时，可以尝试使用高速闪光灯。
高速闪光灯可以有效冻结运动，并在拍摄瞬间时提供充足的光线。
通过使用高速闪光灯，可以在有限的时间内捕捉到瞬间美，使动态照片更为生动鲜明。
7. 细节捕捉在拍摄动态照片时，细节的捕捉是至关重要的。
通过观察主题的动态特征和细微变化，例如肌肉线条、水滴飞溅或者羽毛的飘动等，可以捕捉到更加丰富的瞬间美。
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之
动态图像的追踪
小组成员：董乐 廉飚 吴昊
内容结构
人脸动态追踪 演示
1.实验环境搭建 2.程序的配置调试过 程
动态图像追踪：
Kalman滤波器算法
一： 人脸动态追踪演示 实验环境搭建及运行示例代码 程序的配置调试过程
实验环境
Windows平台 + VC++6.0 + OpenCV1.0
由于我们用于估算k时刻的实际温度有 两个温度值，分别是23度和25度。究 竟实际温度是多少呢？相信自己还是 相信温度计呢？究竟相信谁多一点， 我们可以用他们的covariance来判断。 因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以 Kg=0.78，我们可以估算出k时刻的实 际温度值是：23+0.78*(25-23)=24.56 度。可以看出，因为温度计的 covariance比较小（比较相信温度计）， 所以估算出的最优温度值偏向温度计 的值。
Kalman filter原理
根据物理学中运动方程来估计目标的位置 利用反馈控制系统估计运动状态，该过程分 两步：预测和修正。 1.预测：负责利用当前的状态和误差协方差估 计下一时刻的状态，得到先验估计。 2.修正：负责反馈，将新的实际观测值与先验 估计值一起考虑，从而获得后验估计。 在每次完成预测和修正以后，由后验估计值预 测下一时刻的先验估计，重复以上步骤，这 就是Kalman 滤波器的递归工作原理
OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library） 是一个基于C/C++语言的计算机视觉库。它轻量级 而且高效，由一系列的C函数和少量的C++类构成， 实习了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法， 可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作。 OpenCV应用领域：物体识别，人脸识别，动作识 别，运动跟踪，图像分割，机器人等方面。 OpenCV特点：提供丰富的时间处理算法，开源， 便于算法移植，OpenCV的代码经过适当改写可以 正常的运行在DSP系统和单片机系统中，支持绝大 多数格式的图片处理，支持从摄像头或视频文件 （如AVI格式）中捕捉帧画面。
本质上就5条公式：
1.X(k|k-1)=A X(k-1|k-1)+B U(k) ……….. (1) 2.P(k|k-1)=A P(k-1|k-1) A’+Q ……… (2) 3.X(k|k)= X(k|k-1)+Kg(k) (Z(k)-H X(k|k-1)) ……… (3) 4.Kg(k)= P(k|k-1) H’ / (H P(k|k-1) H’ + R) ……… (4) 5.P(k|k)=（I-Kg(k) H）P(k|k-1) ……… (5)
然后选择source files，在下方填入路 径，最后点击OK完成设置
2，项目设置：每创建一个将要使用的 OpenCV的VC Project，都需要给他指 定需要的lib。菜单：Project>Settings ，然后将Setting for选为All Configutations，然后选择右边的link 标签，在Object/library modules附加 上Cxcore lib cv.lib ml.lib highgui.lib cvcam.lib 如图：
现在我们已经得到k时刻的最优温度值 了，下一步就是要进入k+1时刻，进行 新的最优估算。到现在为止，好像还 没看到什么自回归的东西出现。对了， 在进入k+1时刻之前，我们还要算出k 时刻那个最优值（24.56度）的偏差。 算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这 里的5就是上面的k时刻你预测的那个 23度温度值的偏差，得出的2.35就是 进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优 温度值的偏差
时刻
自己 预测 值
偏差
温度 计测 量值
偏差
K-1 k k+1 K+2 23
3 5 25
4 4 4 4
实际 值 （估 计值） 23 24.56
24.56 2.35
总结：Kalman 滤波器是一套基本公式， 用于预测修正的评估，在最小化协方 差估计误差方面表现出众。他不要求 保存过去的测量数据，新的数据测得 以后，根据新的数据和前一时刻的参 数估计值，根据递推公式，可计算出 新的参数估计值。这样大大减少了滤 波装置的存储量和计算量。同时又是 一种最优算法，此算法在运动目标追 踪方面有很大的优势，运用广泛。
代码调试过程
代码调试过程 1：安装OpenCV 从 下载 OpenCV安装程序，安装到 C:\Program Files\OpenCV即可 如图：
注意：在安装时选择“将\OpenCV\bin加入
系统变量"（Add\OpenCV\bin to the systerm PATH）。
对房间温度的预测 1.根据自己经验预测值，但是对自己的 经验存在一个偏差（这个偏差专业点 的说法叫：高斯白噪声） 2.温度计的测量值，温度计同样会有个 偏差（高斯白噪声）
根据以上两个值结合他们的噪声来预测房间 的实际温度 首先要根据k-1时刻的温度值，来预测K时刻 的温度因为你相信温度是恒定的，所以你会 得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的， 假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是 5度（5是这样得到的：如果k-1时刻估算出 的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的 不确定度是4度，他们平方相加再开方，就 是5）。然后，你从温度计那里得到了k时刻 的温度值，假设是25度，同时该值的偏差是 4度。
注：式子1，2就是卡尔曼滤波器5个公式当中的前两个，也就是对系统 1 2 5 的预测。 X(k|k-1)是利用上一状态预测的结果 X(k-1|k-1)是上一状态最优的结果 P(k|k-1)是X(k|k-1)对应的covariance Kg为卡尔曼增益(Kalman Gain)
一个简单的例子来解释kalman filter
接下来的工作：
1.分析人脸追踪代码 2.查找资料弄清楚kalman滤波器如何预 测、追踪运动目标 3.
谢谢！
2010.11.5
1.背景差法 2.帧间差分法 3.光流法
二：动态图像追踪
动态目标追踪常用方法：
1.Kalman滤波器法 2.波门跟踪法 3.主动轮廓线跟踪法 4.模板匹配跟踪法 5.多模跟踪法
Kalman滤波器法
Kalman filter简介 根据物理学中运动方程来估计目标的位置， 简单的说来，kalman filter是一个“optimal recursive data process algorithm(最优化自 回归数据处理算法)”，对解决很大部分的问 题，他是最优，效率最好的。他广泛应用于 机器人导航、控制、传感器数据融合、军事 方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近些年 更被广泛应用于计算机图像处理，例如头脸tect.c（人脸识 别程序）运行结果如下图：
交通视频监控系统组成
运动目标检测 运动目标追踪
动态图像追踪简介 动态图像追踪技术就是在一段视频序列中的每幅图 像找到所感兴趣的运动目标所处的位置，以便进行 跟踪、分类或识别，其在军事、国防、工业过程控 制、医学研究、交通监控、飞机导航等领域有着广 泛的应用前景。运动目标跟踪的目的就是通过对序 列图像进行分析研究，计算出运动目标在连续帧图 像中的位移，给出运动目标速度等运动参数，而对 缓解城市交通拥挤、堵塞、违规现象提供依据。利 用图像捕捉并跟踪我们感兴趣的运动目标，形成运 动目标的序列图像由于比静止目标的一帧图像提供 了更多的有用信息，使得可以利用序列图像检测出 在单帧图像中很难检测出的目标
2：配置windows环境变量 检查C:\Program Files\OpenCV\bin 是 否已近被加入到环境变量path，如果 没有则需要加入 如图：
3.配置visual c++6.0
1.全局设置：菜单Tools->Options>Directories ：先设置lib路径，选择 Library files，在下方填入路径： C:\Program Files\OpenCV\lib 。然后 选择include files，在下方填入路径： 如图：