import cv2
import numpy as np
class ExtendedKalmanFilter:
def __init__(self, initial_state, initial_covariance):
self.state = initial_state
self.covariance = initial_covariance
def predict(self, control_input, motion_model, motion_noise_cov):
predicted_state = motion_model(self.state, control_input)
predicted_covariance = np.matmul(np.matmul(motion_model(self.state, control_input), self.covariance), np.transpose(motion_model(self.state, control_input))) + motion_noise_cov
self.state = predicted_state
self.covariance = predicted_covariance
def update(self, measurement, measurement_model, measurement_noise_cov):
innovation = measurement - measurement_model(self.state)
innovation_covariance = np.matmul(np.matmul(measurement_model(self.state), self.covariance), np.transpose(measurement_model(self.state))) + measurement_noise_cov
kalman_gain = np.matmul(np.matmul(self.covariance, np.transpose(measurement_model(self.state))), np.linalg.inv(innovation_covariance))
self.state = self.state + np.matmul(kalman_gain, innovation)
self.covariance = np.matmul((np.identity(self.state.shape[0]) - np.matmul(kalman_gain, measurement_model(self.state))), self.covariance)
def main():
# 카메라 캡처 초기화
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 얼굴 인식을 위한 Haar Cascade 분류기 로드
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:/Users/82107/Desktop/haarcascade_frontalface_default.xml')
# 초기 상태와 공분산 설정
initial_state = np.array([0, 0, 0, 0], dtype=np.float32)
initial_covariance = np.identity(4, dtype=np.float32)
# 초기화된 확장 칼만 필터 생성
ekf = ExtendedKalmanFilter(initial_state, initial_covariance)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 그레이스케일 변환
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 얼굴 인식
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x, y, w, h) in faces:
# 얼굴 중심 좌표 계산
center_x = x + w // 2
center_y = y + h // 2
# 칼만 필터 예측
ekf.predict(None, motion_model, motion_noise_cov)
# 칼만 필터 업데이트
ekf.update(np.array([center_x, center_y], dtype=np.float32), measurement_model, measurement_noise_cov)
# 업데이트된 위치 추적
prediction = ekf.state[:2]
prediction = prediction.astype(int)
# 예측 위치를 원으로 표시
cv2.circle(frame, (prediction[0], prediction[1]), 10, (0, 255, 0), -1)
# 얼굴 위치를 사각형으로 표시
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
# 결과 출력
cv2.imshow('Face Tracking', frame)
# 'q' 키를 누르면 종료
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 종료 후 리소스 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
def motion_model(state, control_input):
# 모션 모델 함수 구현
# 예시: 상태와 제어 입력을 사용하여 다음 상태를 예측
# 필요한 경우 상태 공간 모델을 사용하여 구현해야 함
if state is None or control_input is None:
return None
A = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]]) # 예시: 상태 공간 모델의 행렬 A
next_state = np.matmul(A, state) + control_input
return next_state
def measurement_model(state):
# 측정 모델 함수 구현
# 예시: 상태를 사용하여 측정 예측
# 필요한 경우 측정 모델을 사용하여 구현해야 함
return state[:2]
def motion_noise_cov():
# 모션 모델의 노이즈 공분산 행렬 설정
# 필요한 경우 노이즈 공분산 행렬을 조정해야 함
noise_std = 0.1
motion_noise_cov = np.diag([noise_std**2, noise_std**2, noise_std**2, noise_std**2])
return motion_noise_cov
def measurement_noise_cov():
# 측정 모델의 노이즈 공분산 행렬 설정
# 필요한 경우 노이즈 공분산 행렬을 조정해야 함
noise_std = 1.0
measurement_noise_cov = np.diag([noise_std**2, noise_std**2])
return measurement_noise_cov
if __name__ == '__main__':
main()
위 코드를 실행했을 때
ValueError: matmul: Input operand 0 does not have enough dimensions (has 0, gufunc core with signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) requires 1)
다음과 같은 에러가 발생합니다. 해결 방법을 아시는 분 계신가요????