以下是一个使用C++实现自定义线性系统的卡尔曼滤波拟合的示例代码：

本文主要是介绍以下是一个使用C++实现自定义线性系统的卡尔曼滤波拟合的示例代码：，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

以下是一个使用C++实现自定义线性系统的卡尔曼滤波拟合的示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main()
{// 初始化卡尔曼滤波器KalmanFilter kf(4, 2, 0);// 状态转移矩阵kf.transitionMatrix = (Mat_<float>(4, 4) <<1, 0, 1, 0,0, 1, 0, 1,0, 0, 1, 0,0, 0, 0, 1);// 测量矩阵Mat_<float> measurement(2, 1);measurement.setTo(Scalar(0));// 初始化测量矩阵kf.measurementMatrix = (Mat_<float>(2, 4) <<1, 0, 0, 0,0, 1, 0, 0);// 过程噪声协方差矩阵kf.processNoiseCov = (Mat_<float>(4, 4) <<0.1, 0, 0, 0,0, 0.1, 0, 0,0, 0, 0.01, 0,0, 0, 0, 0.01);// 测量噪声协方差矩阵kf.measurementNoiseCov = (Mat_<float>(2, 2) <<0.1, 0,0, 0.1);// 初始化状态估计kf.statePre.setTo(Scalar(0));kf.statePost.setTo(Scalar(0));// 创建窗口namedWindow("Kalman Filter", WINDOW_NORMAL);// 创建随机数生成器RNG rng;// 生成一些初始点vector<Point> points;for (int i = 0; i < 100; ++i){int x = rng.uniform(0, 500);int y = rng.uniform(0, 500);points.push_back(Point(x, y));}// 进行滤波拟合for (int i = 0; i < points.size(); ++i){// 测量值measurement(0) = points[i].x;measurement(1) = points[i].y;// 预测Mat prediction = kf.predict();// 修正Mat estimated = kf.correct(measurement);// 绘制滤波前原始点circle(estimated, points[i], 3, Scalar(0, 0, 255), -1);// 绘制预测点circle(estimated, Point(prediction.at<float>(0), prediction.at<float>(1)), 3, Scalar(0, 255, 0), -1);// 绘制拟合曲线line(estimated, Point(0, estimated.at<float>(1)), Point(500, estimated.at<float>(1) + estimated.at<float>(3) * 500), Scalar(255, 0, 0), 2);// 显示结果imshow("Kalman Filter", estimated);waitKey(100);}return 0;
}