tracking op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.filter_kalman(x, P, z, F, H, Q, R) (implementation को सीधे call करना हो तो import mvtrack; mvtrack.filter_kalman(x, P, z, F, H, Q, R), registry से लेना हो तो opsmv.get("filter_kalman"))
• HALCON समकक्ष: filter_kalman (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
रैखिक कालमैन फ़िल्टर का एक पूर्वानुमान-और-अद्यतन चक्र चलाता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
x' = F x、P' = F P F^T + Q で予測し、観測 z で更新する。共分散は対称性の崩れに強い Joseph 形で更新する。z が None なら更新を省く(観測の欠けたコマ)。空の入力(x が 0 要素)は ValueError。
Args:
x: 状態 (n,)。
P: 状態の共分散 (n, n)。
z: 観測 (m,)。None で予測だけ。
F: 遷移行列 (n, n)。
H: 観測行列 (m, n)。
Q: 過程の雑音の共分散 (n, n)(スカラーは対角へ広げる)。
R: 観測の雑音の共分散 (m, m)(スカラーは対角へ広げる)。
Returns:
x、P、gain、innovation、nis(正規化した新息の 2 乗)を持つ dict。
観測が無いコマの gain と innovation は 0、nis は NaN。
• machine_vision_classics family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
table को input के रूप में लेते हैं)map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · find_ncc_models · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm
tracking)create_bg_esti · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti
*Provenance: mvtrack.py — MV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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