实时平滑二维点（分散）（在线平滑）

Question

我必须使用手上的关键点作为指针（或非接触鼠标）

这里的主要问题是（深度学习）手的关键点不是完美的（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。不是给定二维点阵列的解，然后我们在这个阵列上平滑。这是一个新的点一个接一个的情况，我们必须立即纠正它们！避免用户遭受鼠标的散射

我正在使用opencv和python。因为我是计算机视觉新手，所以请友善一点。 谢谢

Answer 1

因为你想要一个类似物理的行为，你可以使用一个简单的物理模型。注意：下面的所有数组都描述了动力学当前状态的属性，因此具有相同的形状（1，2）

1. 定义力 吸引力=（k-p）*定标器

2. 速度 v：速度=v+a

3. 职位 p：当前位置=p+v k:new dl key point=无论dl输出什么

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

Answer 2

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，并使用该位置“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中找到