实时平滑 2D 点（分散）（在线平滑）答案

【问题标题】：Smoothing 2D points (scattered) in real-time (online smoothing)实时平滑 2D 点（分散）（在线平滑）
【发布时间】：2021-09-30 10:30:28
【问题描述】：

我必须处理使用手关键点作为指针（或非接触式鼠标）的任务。

这里的主要问题是（深度学习）手部关键点并不完美（有时在不同的光线、肤色下），因此选择的关键点是分散的，不像我们使用的真实鼠标那样平滑移动。

如何在线（实时）平滑它们。不是给定二维点数组的解决方案，然后我们在这个数组上进行平滑处理。这是新点一一进入的情况，我们必须立即纠正！避免用户遭受鼠标的散射。

我正在使用 opencv 和 python。请善待，因为我是计算机视觉的新手。谢谢

【问题讨论】：

您想随着时间的推移平滑它们吗？试试卡尔曼滤波器

标签： python opencv computer-vision object-detection

【解决方案1】：

最简单的方法是使用移动平均线。您可以非常高效地计算最后n 步的平均位置，并使用它来“平滑”轨迹：

n = 5  # the average "window size"
counter = 0  # count how many steps so far
avg = 0.  # the average
while True:
  # every time step
  val = get_keypoint_value_for_this_time_step()
  counter += 1
  coeff = 1. / min(counter, n)
  
  # update using moving average
  avg = coeff * val + (1. - coeff) * avg
  
  print(f'Current time step={val} smothed={avg}')

移动平均线的更多变体可以在here找到。

【讨论】：

【解决方案2】：

由于您想要类似物理的行为，您可以使用简单的物理模型。请注意，下面的所有数组都描述了当前动态状态的属性，因此具有相同的形状 (1, 2)。

定义力量 a: 吸引力 = (k - p) * 缩放器
速度 v:速度 = v + a
职位 p:当前位置 = p + v k:new dl key point = 无论你的 dl 输出什么

你输出 p 给用户。请注意，如果您想要更自然的运动，您可以使用缩放器或向 v 添加额外的力（如 a）。此外，要获得所有点，请将 p 连接到 ps 其中 ps.shape = (n, 2)。

【讨论】：