利用Kalman滤波和Hungarian算法的多目标跟踪Python代码实现

简介：
本项目提供了一种使用Python编程语言实现基于Kalman滤波与Hungarian算法的高效多目标跟踪解决方案。通过结合这两种技术，能够精确地预测并更新多个移动对象的状态，在复杂场景中展现出优越性能。适用于计算机视觉、自动驾驶及机器人导航等领域。 基于Kalman滤波及Hungarian算法实现的多目标检测与跟踪算法Python源码采用Python2.7、Numpy、SciPy以及Opencv 3.0进行开发。该算法处理步骤如下： 1. 读取输入图像。 2. 将图像灰度化。 3. 提取背景信息。 4. 进行边缘检测以识别目标边界。 5. 查找连通区域，并获取轮廓中心坐标(x,y)。 6. 创建跟踪对象并分配唯一的TrackID给每个新发现的目标。 7. 计算轨迹预测和当前检测结果之间的成本（cost）值，用于后续的优化匹配过程。 8. 使用匈牙利算法确定最佳匹配方案，将每一个检测到的对象准确地关联至正确的TrackID，以实现追踪目标的身份维持。 9. 维护跟踪对象列表，并处理未分配的目标轨迹、预测未来位置以及更新已有的跟踪信息。 10. 应用卡尔曼滤波器来预测并修正/更新各个目标的跟踪状态。