KCF 算法在ROS 2 操作系统里面（详解）

引言：这是本人第一次接触图像处理的算法，如有错误，请批评指正

1.什么是KCF 算法？

KCF是一种高效的目标跟踪算法，下面是

2.怎么实现KCF 算法，使用代码实现本文提供 Python 代码实现

1.初始化

1.获取初始目标框（使用汉宁窗函数）

1.为什么使用汉宁窗？

1.使用汉宁窗主要是为了解决循环移位带来的边界效应问题，这是基于相关滤波的跟踪器的核心挑战。

2.下面是模拟(使用 scipy 库)有窗和无窗的对比图

可以看出样本点(Sample Points)如果越多的话，那么我们这个窗口值(Windows Value) 的值是一个类似于二次函数的关系，但是对于无窗处理的话，那么样本点数和幅值(Ampltitude)没有太大的关联性

 2.初始化流程（在ROS2环境下的节点）

我们首先需要订阅/camera/image_raw这个是相机节点发布的subscriber

我就给我们的KCF节点取名字叫kcf_node(易于在机器人节点中辨认)

kcf_node的 publisher 是我们的相机节点camera_node

3.工作流程

在ROS2的工作目录下创建一个名叫kcf_track的包(使用下面的命令新建一个包)

ros2 pkg create kcf_track --build-type ament_cmake --dependencies rclcpp geometry_msgs sensor_msgs std_msgs cv_bridge

在包目录下新建launch 文件夹 launch文件的作用确定先打开camera 节点在打开 kfc 节点

我们shi'y

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.特征提取

3.循环矩阵

4.核技巧

5.目标检测

6.模型更新