칼만필터를 사용하여 추적시 파란원의 자잘한 움직임은 무시하고 큰 동선만 추적하도록 해봤습니다.2024. 3. 3. 최초작성 코드는 기존에 구현했던 칼만 필터로 웹캠 영상 속 파란원을 추적하는 OpenCV Python 에제를 수정해서 사용했습니다. 칼만 필터로 웹캠 영상 속 파란원을 추적하는 OpenCV Python 예제https://webnautes.tistory.com/2436 https://youtu.be/KJK6AIQ1jQQ 전체 코드입니다. 기존 코드에서 상태 전이행렬, 프로세스 노이즈 행렬, 측정 노이즈 행렬만 수정했습니다.         # 상태 전이 행렬 - 관성을 더 크게 (속도 변화를 더 천천히)        self.kf.transitionMatrix = np.array([[1, 0, ..

칼만 필터로 웹캠 영상 속 파란원을 추적하는 OpenCV Python 에제입니다. 최초작성 2025. 2. 25https://youtu.be/_Il3njaItWU 전체 코드입니다. import cv2import numpy as npfrom collections import dequeimport timeclass KalmanFilter:    def __init__(self):        self.kf = cv2.KalmanFilter(4, 2)  # 상태: (x, y, dx, dy), 측정: (x, y)                # 측정 행렬 (x, y만 측정)        self.kf.measurementMatrix = np.array([[1, 0, 0, 0],                    ..

아래 유튜브 영상에 본 포스팅을 개선한 내용이 포함되어 있습니다. 최종업데이트 - 2018. 6. 10 OpenCV를 이용하여 카메라로부터 캡쳐되는 영상은 BGR 영상입니다. RGB가 아니라 BGR이라고 부르는 것은 Blue, Green, Red 순으로 한 픽셀이 구성되기 때문입니다. 코드에서는 HSV 영상으로 변환한 후, 영상에서 원하는 색을 분리하고 있습니다.HSV 영상에서 Hue 성분은 다음처럼 특정 색의 컬러가 일정한 범위를 갖기 때문에 분리해내기가 쉽습니다. 이미지 출처 : https://www.dreamstime.com/stock-illustration-color-colors-wheel-names-degrees-rgb-hsb-hsv-hue-image78027630 참고 [2]에 따르면 cvtC..