Adaptive Mobile Moyenne Kalman Filtre

Logiciel de trading avancé: analyse technique et réseaux de neurones Support Base de connaissances Collection d'indicateurs Tradecison8217s Collection avancée d'indicateurs techniques intégrés. Tradecision permet d'utiliser une variété de catégories d'indicateurs d'analyse technique. Chaque catégorie contient plusieurs indicateurs, tous ayant le même objectif principal, mais dont la méthodologie et les paramètres sont différents. Si vous comprenez parfaitement le but principal d'un indicateur d'analyse technique, vous saurez quand et comment l'appliquer. Indicateurs de force de marché Williams Accumulation Distribution Tradecision donne aux commerçants la grande capacité d'analyser le marché. Vous pouvez utiliser les différents indicateurs pour anticiper les changements futurs des prix, comparer les performances des prix et des indicateurs, puis prendre des décisions commerciales judicieuses et rentables. Les indicateurs montrent différents types d'activité sur le marché lorsqu'ils sont appliqués à des tableaux de données de prix. Avec Alyuda8217s Tradecision, vous pouvez appliquer un ensemble prédéfini d'indicateurs techniques éprouvés qui ont été découverts et ont été utilisés par de tels opérateurs mondialement connus, réussis et expérimentés, comme Welles Wilder, Larry Williams, Marc Chaikin, John Bollinger et bien d'autres. Quels sont les indicateurs d'analyse technique, j'ai constaté que plus de quatre-vingt-dix pour cent des commerçants qui entrent dans le marché sans connaissances ou d'étude perdent habituellement à la fin. - W. D. Gann Les indicateurs techniques montrent différents types d'activité sur le marché lorsqu'ils sont appliqués aux tableaux de données des prix. Un indicateur d'analyse technique est un calcul mathématique qui peut être appliqué à un cours d'actions, à un volume ou même à un autre indicateur technique. Le résultat est une valeur qui est utilisée pour anticiper les changements futurs des prix. Les indicateurs techniques peuvent vous informer sur différents aspects du marché, tels que la tendance, la volatilité, l'élan, la force du marché, le cycle, et ainsi de suite. Motion Analysis and Object Tracking calcOpticalFlowPyrLK Calcule un flux optique pour un ensemble de fonctionnalités sparse en utilisant l'itératif Lucas-Kanade Méthode avec pyramides. Taille de winSize (21,21), int maxLevel 3, critères de TermCriteria TermCriteria (TermCriteria :: COUNTTermCriteria :: EPS, 30, 0.01), drapeaux int 0, double minEigThreshold 1e-4) Python: cv2. MinEigThreshold) rarr nextPts, status, err C: void cvCalcOpticalFlowPyrLK (const CvArr précédent const CvArr curr. CvArr prevpyr. CvArr currpyr. Const CvPoint2D32f Ctrl + CvPoint2D32f Ctrl + CvContentCf + CvPage2D32f Cf. CvSize winsize. Trn int. 8211 première image d'entrée de 8 bits ou pyramide construite par buildOpticalFlowPyramid (), qui permet d'obtenir une image d'entrée de 8 bits ou une pyramide construite par buildOpticalFlowPyramid (). NextImg 8211 seconde image d'entrée ou pyramide de la même taille et du même type que prevImg. Le vecteur 8211 de points 2D pour lequel le flux doit être trouvé des coordonnées de points doit être des nombres à virgule flottante à simple précision. NextPts 8211 vecteur de sortie de points 2D (avec des coordonnées à virgule flottante à simple précision) contenant les nouvelles positions calculées des entités d'entrée dans la deuxième image lorsque le drapeau OPTFLOWUSEINITIALFLOW est passé, le vecteur doit avoir la même taille que dans l'entrée. Statut 8211 vecteur d'état de sortie (de caractères non signés) chaque élément du vecteur est mis à 1 si le flux pour les caractéristiques correspondantes a été trouvé, sinon, il est mis à 0. err 8211 vecteur de sortie d'erreurs chaque élément du vecteur est Le type de la mesure d'erreur peut être défini dans le paramètre flags si le flux n'a pas été trouvé alors l'erreur n'est pas définie (utilisez le paramètre d'état pour trouver de tels cas). WinSize 8211 taille de la fenêtre de recherche à chaque niveau de pyramide. MaxLevel 8211 Numéro de niveau de pyramide maximal à base de 0 si mis à 0, pyramides non utilisées (niveau unique), si définie à 1, deux niveaux sont utilisés, et ainsi de suite si les pyramides sont passées à l'entrée. L'algorithme utilisera autant de niveaux que Pyramides ont, mais pas plus que maxLevel. 8211 OPTFLOWUSEINITIALFLOW utilise les estimations initiales, mémorisées dans nextPts si le drapeau OPTFLOWLKGETMINEIGENVALS utilise des valeurs propres minimales comme mesure d'erreur (voir description minEigThreshold) si l'indicateur n'est pas défini, alors la distance L1 entre les correctifs autour de l'original et un point déplacé MinEigThreshold 8211 l'algorithme calcule la valeur propre minimale d'une matrice normale 2x2 d'équations de flux optiques (cette matrice est appelée matrice de gradient spatial dans Bouguet00), divisée par le nombre de pixels dans une fenêtre, Nombre de pixels dans une fenêtre si cette valeur est inférieure à minEigThreshold, puis une fonction correspondante est filtrée et son flux n'est pas traitée, de sorte qu'il permet de supprimer les points mauvais et d'obtenir une amélioration de la performance. La fonction implémente une faible version itérative du flux optique Lucas-Kanade en pyramides. Voir Bouguet00. La fonction est parallélisée avec la bibliothèque TBB. Un exemple utilisant l'algorithme de flux optique de Lucas-Kanade peut être trouvé à opencvsourcecodesamplescpplkdemo. cpp (Python) Un exemple utilisant l'algorithme de flux optique Lucas-Kanade peut être trouvé à opencvsourcecodesamplespython2lktrack. py (Python) Un exemple utilisant le tracker Lucas-Kanade pour l'homographie Correspondance peut être trouvée à opencvsourcecodesamplespython2lkhomography. py buildOpticalFlowPyramid Construit la pyramide d'image qui peut être passée à calcOpticalFlowPyrLK (). C: int buildOpticalFlowPyramid (InputArray img. OutputArrayOfArrays pyramid.) Taille winSize. Int maxLevel bool withDerivatives true, int pyrBorder BORDERREFLECT101, int dériBorder BORDERCONSTANT, bool tryReuseInputImage true) Python: cv2. BuildOpticalFlowPyramid (img, winSize, maxLevel, pyramid, avecDerivatives, pyrBorder, derivBorder, tryReuseInputImage) rarr retval, pyramid img 8211 Image d'entrée 8 bits. Pyramide 8211 sortie pyramide. WinSize 8211 taille de la fenêtre de l'algorithme de flux optique. Ne doit pas être inférieur à l'argument winSize de calcOpticalFlowPyrLK (). Il est nécessaire de calculer le rembourrage requis pour les niveaux de pyramide. MaxLevel 8211 Numéro de niveau de pyramide maximale basé sur 0. Avec les dérivées 8211 définies pour précomputer les gradients pour chaque niveau de pyramide. Si la pyramide est construite sans les gradients, calcOpticalFlowPyrLK () les calcule en interne. PyrBorder 8211 le mode frontière pour les couches pyramidales. DerivBorder 8211 le mode frontière pour les dégradés. TryReuseInputImage 8211 met le ROI de l'image d'entrée dans la pyramide si possible. Vous pouvez passer false pour forcer la copie de données. Nombre de niveaux dans la pyramide construite. Peut être inférieur à maxLevel. CalcOpticalFlowFarneback Calcule un flux optique dense en utilisant l'algorithme Gunnar Farneback8217s. Prev 8211 première image d'entrée monocanal 8 bits. 8211 deuxième image d'entrée de la même taille et du même type que prev. L'image de flux calculé de flux 8211 qui a la même taille que prev et le type CV32FC2. Pyrscale 8211 paramètre, spécifiant l'échelle d'image (lt1) pour construire des pyramides pour chaque image pyrscale0.5 signifie une pyramide classique, où chaque couche suivante est deux fois plus petite que la précédente. Niveaux 8211 nombre de couches pyramidales comprenant les niveaux d'image initiaux1 signifie qu'aucune couche supplémentaire n'est créée et que seules les images originales sont utilisées. Winsize 8211 taille moyenne des fenêtres plus grandes augmentent la robustesse de l'algorithme au bruit d'image et donnent plus de chances pour la détection rapide de mouvement, mais produisent un champ de mouvement plus flou. Itérations nombre d'itérations l'algorithme fait à chaque niveau de pyramide. Polyn 8211 taille du voisinage de pixel utilisé pour trouver l'expansion polynomiale dans chaque pixel valeurs plus élevées signifie que l'image sera approchée avec des surfaces plus lisses, rendant l'algorithme plus robuste et plus champ de mouvement floue, typiquement polyn 5 ou 7. polysigma 8211 écart type de la Gaussien qui est utilisé pour lisser les dérivées utilisées comme base pour l'expansion polynomiale de polyn5. Vous pouvez définir polysigma1.1. Pour polyn7. Une bonne valeur serait polysigma1.5. Flags 8211 flags d'opération qui peuvent être une combinaison des éléments suivants: OPTFLOWUSEINITIALFLOW utilise le flux d'entrée comme une approximation de débit initiale. OPTFLOWFARNEBACKGAUSSIAN utilise le filtre gaussien au lieu d'un filtre de boîte de la même taille pour l'estimation de débit optique habituellement, cette option donne z un flux plus précis qu'avec un filtre de boîte, au coût de vitesse inférieure normalement, winsize pour une fenêtre gaussienne doit être réglé à Une plus grande valeur pour atteindre le même niveau de robustesse. La fonction trouve un flux optique pour chaque pixel précédent en utilisant l'algorithme de Farneback2003 de sorte qu'un exemple utilisant l'algorithme de flux optique décrit par Gunnar Farneback peut être trouvé à opencvsourcecodesamplescppfback. cpp (Python). Un exemple utilisant l'algorithme de flux optique décrit par Gunnar Farneback peut être Found at opencvsourcecodesamplespython2optflow. py estimateRigidTransform Calcule une transformation affine optimale entre deux ensembles de points 2D. Src 8211 Premier point d'entrée 2D mémorisé dans std :: vector ou Mat. Ou une image stockée dans Mat. Dst 8211 Ensemble de 2D points d'entrée de la même taille et du même type que A. Ou une autre image. FullAffine 8211 Si true, la fonction trouve une transformation affine optimale sans restriction supplémentaire (6 degrés de liberté). Sinon, la classe de transformations à choisir est limitée aux combinaisons de translation, de rotation et d'échelle uniforme (5 degrés de liberté). La fonction trouve une transformation affine optimale Ab (une matrice à virgule flottante de 2 x 3) qui se rapproche le mieux de la transformation affine entre: Deux ensembles de points Deux images de trame. Dans ce cas, la fonction trouve d'abord certaines fonctions dans l'image src et trouve les fonctions correspondantes dans l'image dst. Après cela, le problème est réduit au premier cas. Dans le cas des ensembles de points, le problème est formulé comme suit: vous devez trouver une matrice 2x2 A et vecteur 2x1 b de sorte que: où srci et dsti sont les i-ésima points dans src et dst. Respectivement silhouette 8211 Silhouette masque qui a non-zéro pixels où le mouvement se produit. Mhi 8211 Image d'historique de mouvement qui est mise à jour par la fonction (single-channel, 32-bit floating-point). Horodatage 8211 Heure actuelle en millisecondes ou autres unités. Duration 8211 Durée maximale de la piste de mouvement dans les mêmes unités que l'horodatage. La fonction met à jour l'image de l'historique de mouvement comme suit: C'est-à-dire, les pixels MHI où le mouvement se produit sont définis à l'horodatage actuel. Tandis que les pixels où le mouvement s'est produit la dernière fois depuis longtemps sont effacés. La fonction, avec calcMotionGradient () et calcGlobalOrientation (). Implémente une technique de modèles de mouvement décrite dans Davis97 et Bradski00. Voir aussi l'exemple OpenCV motempl. c qui démontre l'utilisation de toutes les fonctions de modèle de mouvement. CalcMotionGradient Calcule une orientation de dégradé d'une image d'historique de mouvement. Mhi 8211 Historique des mouvements image flottante monocanal. Masque 8211 Masque de sortie image qui a le type CV8UC1 et la même taille que mhi. Ses éléments non nuls marquent les pixels où les données de gradient de mouvement sont correctes. Orientation 8211 Image d'orientation du dégradé de mouvement de sortie qui a le même type et la même taille que mhi. Chaque pixel de l'image est une orientation de mouvement, de 0 à 360 degrés. Delta1 8211 Différence minimale (ou maximale) permise entre les valeurs mhi dans un voisinage de pixels. Delta2 8211 En fait, fastAtan2 () et phase () sont utilisés pour que l'angle calculé soit mesuré en degrés et couvre toute la gamme 0..360. En outre, le masque est rempli pour indiquer des pixels où l'angle calculé est valide. (Python) Un exemple sur la façon d'effectuer une technique de modèle de mouvement peut être trouvé à opencvsourcecodesamplespython2motempl. py calcGlobalOrientation Calcule une orientation de mouvement global dans une région sélectionnée. Orientation 8211 Image d'orientation du gradient de mouvement calculée par la fonction calcMotionGradient (). Masque 8211 Image de masque. Il peut s'agir d'une conjonction d'un masque de gradient valide, calculé également par calcMotionGradient (). Et le masque d'une région dont la direction doit être calculée. Mhi 8211 Image de l'historique des mouvements calculée par updateMotionHistory (). Timestamp 8211 Timestamp passé à updateMotionHistory (). Duration 8211 Durée maximale d'une piste de mouvement en millisecondes, passée à updateMotionHistory (). La fonction calcule une direction de mouvement moyenne dans la région sélectionnée et renvoie l'angle compris entre 0 degré et 360 degrés. La direction moyenne est calculée à partir de l'histogramme d'orientation pondérée, où un mouvement récent a un poids plus important et le mouvement a eu lieu dans le passé a un poids plus faible, comme enregistré dans mhi. SegmentMotion Divise une image d'historique de mouvement en quelques parties correspondant à des mouvements indépendants séparés (par exemple, main gauche, main droite). Mhi 8211 Image d'histoire de mouvement. Segmask 8211 Image où le masque trouvé doit être stocké, monocanal, 32 bits en virgule flottante. BoundingRects 8211 Vecteur contenant les ROI des composants liés au mouvement. Horodatage 8211 Heure actuelle en millisecondes ou autres unités. SegThresh 8211 Seuil de segmentation recommandé pour être égal à l'intervalle entre l'historique de mouvement 8220steps8221 ou supérieur. La fonction trouve tous les segments de mouvement et les marque dans segmask avec des valeurs individuelles (1,2.). Il calcule également un vecteur avec des ROI de composants liés au mouvement. Ensuite, la direction du mouvement pour chaque composant peut être calculée avec calcGlobalOrientation () en utilisant le masque extrait du composant particulier. Recherche un centre d'objet, une taille et une orientation. ProbImage 8211 Projection arrière de l'histogramme objet. Voir calcBackProject (). Fenêtre 8211 Fenêtre de recherche initiale. Critères 8211 Critères d'arrêt de la moyenne sous-jacente (). (Dans les anciennes interfaces) Nombre d'itérations que CAMSHIFT a prises pour converger La fonction implémente l'algorithme de suivi d'objet CAMSHIFT Bradski98. Tout d'abord, il trouve un centre d'objets à l'aide de meanShift (), puis ajuste la taille de la fenêtre et trouve la rotation optimale. La fonction renvoie la structure du rectangle tourné qui comprend la position, la taille et l'orientation de l'objet. La position suivante de la fenêtre de recherche peut être obtenue avec RotatedRect :: boundingRect (). Voir l'exemple d'OpenCV camshiftdemo. c qui suit les objets colorés. (Python) Un exemple d'explication de l'algorithme de suivi de camshift peut être trouvé à l'adresse opencvsourcecodesamplespython2camshift. py meanShift Recherche un objet sur une image de rétroprojection. ProbImage 8211 Projection arrière de l'histogramme objet. Voir calcBackProject () pour plus de détails. Fenêtre 8211 Fenêtre de recherche initiale. Critères 8211 Critères d'arrêt pour l'algorithme de recherche itératif. Nombre d'itérations que CAMSHIFT a prises pour converger. La fonction implémente l'algorithme itératif de recherche d'objets. Il prend la contre-projection d'entrée d'un objet et la position initiale. Le centre de masse dans la fenêtre de l'image de projection arrière est calculé et le centre de la fenêtre de recherche se déplace vers le centre de masse. La procédure est répétée jusqu'à ce que le nombre spécifié d'itérations criteria. maxCount soit effectué ou jusqu'à ce que le centre de la fenêtre change de moins de criteria. epsilon. L'algorithme est utilisé à l'intérieur de CamShift () et, contrairement à CamShift (). La taille ou l'orientation de la fenêtre de recherche ne changent pas pendant la recherche. Vous pouvez simplement passer la sortie de calcBackProject () à cette fonction. Mais de meilleurs résultats peuvent être obtenus si vous pré-filtre la projection arrière et supprimer le bruit. Par exemple, vous pouvez le faire en récupérant les composants connectés avec findContours (). Jetant les contours avec une petite zone (contourArea ()), et rendant les contours restants avec drawContours (). Un échantillon de suivi de changement moyen peut être trouvé à opencvsourcecodesamplescppcamshiftdemo. cpp KalmanFilter classe de filtre Kalman. La classe met en œuvre un filtre Kalman standard en. wikipedia. orgwikiKalmanfilter. Welch95. Toutefois, vous pouvez modifier transitionMatrix. ControlMatrix. Et measurementMatrix pour obtenir une fonctionnalité étendue de filtre de Kalman. Voir l'exemple OpenCV kalman. cpp. Un exemple utilisant le filtre de Kalman standard peut être trouvé à opencvsourcecodesamplescppkalman. cpp KalmanFilter :: KalmanFilter Parfois, l'image d'arrière-plan peut être très floue, car elle contient les statistiques de fond moyen. BackgroundSubtractorMOG classe BackgroundSubtractorMOG. Public BackgroundSubtractor Gaussian Mélange-basé BackgroundForeground Segmentation Algorithme. La classe implémente l'algorithme décrit dans P. KadewTraKuPong et R. Bowden, un modèle de mélange d'arrière-plan adaptatif amélioré pour le suivi en temps réel avec détection d'ombre. Proc. 2e Atelier européen sur les systèmes de surveillance vidéo avancés, 2001: personal. ee. surrey. ac. ukPersonalR. Bowdenpublicationsavbs01avbs01.pdf BackgroundSubtractorMOG :: BackgroundSubtractorMOG history 8211 Longueur de l'historique. Mélanges 8211 Nombre de mélanges gaussiens. BackgroundRatio 8211 Rapport de fond. NoiseSigma 8211 Résistance au bruit. Le constructeur par défaut définit tous les paramètres sur les valeurs par défaut. BackgroundSubtractorMOG :: operator () Met à jour le modèle de fond et retourne le masque de premier plan Les paramètres sont les mêmes que dans BackgroundSubtractor :: operator () BackgroundSubtractorMOG2 Algorithme Gaussien basé sur le mélange. Classe BackgroundSubtractorMOG2. Public BackgroundSubtractor Voici des membres importants de la classe qui contrôlent l'algorithme, que vous pouvez définir après avoir construit l'instance de classe: Maximum allowed number of mixture components. Le nombre réel est déterminé dynamiquement par pixel. Seuil définissant si la composante est assez significative pour être incluse dans le modèle de fond (correspond à TB1-cf du papier). Cf0.1 gt TB0.9 est par défaut. Pour alpha0.001. Cela signifie que le mode devrait exister pour environ 105 images avant qu'il soit considéré comme premier plan. Seuil pour la distance carrée de Mahalanobis qui aide à décider quand un échantillon est proche des composants existants (correspond à Tg). S'il n'est pas proche d'un composant, un nouveau composant est généré. 3 sigma gt Tg339 est par défaut. Une valeur Tg plus faible génère plus de composants. Une valeur de Tg plus élevée peut résulter en un petit nombre de composants mais ils peuvent devenir trop gros. Variance initiale des composantes nouvellement générées. Elle affecte la vitesse d'adaptation. La valeur du paramètre est basée sur votre estimation de l'écart type typique par rapport aux images. OpenCV utilise 15 comme une valeur raisonnable. Paramètre utilisé pour contrôler davantage la variance. Paramètre utilisé pour contrôler davantage la variance. Paramètre de réduction de complexité. Ce paramètre définit le nombre d'échantillons nécessaires pour accepter pour prouver que le composant existe. CT0.05 est une valeur par défaut pour tous les échantillons. En définissant CT0, vous obtenez un algorithme très similaire à l'algorithme StaufferampGrimson standard. Valeur pour marquer les pixels d'ombre dans le masque de premier plan de sortie. La valeur par défaut est 127. Seuil d'ombre. L'ombre est détectée si le pixel est une version plus sombre de l'arrière-plan. Tau est un seuil définissant combien l'ombre peut être plus sombre. Tau 0.5 signifie que si un pixel est plus de deux fois plus sombre alors ce n'est pas l'ombre. Voir Prati, Mikic, Trivedi, Cucchiarra, détecter les ombres mouvantes. . IEEE PAMI, 2003. La classe implémente la soustraction de fond du modèle de mélange gaussien décrite dans: Z. Zivkovic, Modèle de mélange Gaussien adaptatif amélioré pour la soustraction de fond. International Conference Pattern Recognition, Royaume-Uni, août 2004, zoranz. netPublicationszivkovic2004ICPR. pdf. Le code est très rapide et effectue également la détection d'ombre. Le nombre de composants gaussiens est adapté par pixel. Z. Zivkovic, F. van der Heijden, Estimapion de densité adaptative efficace par pixel d'image pour la tâche de soustraction de fond. Lettres de Reconnaissance de Motifs, vol. 27, no. 7, pages 773-780, 2006. L'algorithme similaire à l'algorithme standard de StaufferampGrimson avec une sélection supplémentaire du nombre de composants gaussiens basés sur: Z. Zivkovic, F. van der Heijden, Recursive apprentissage non supervisé de modèles de mélange fini, IEEE Trans . Sur l'analyse de modèles et l'intelligence artificielle, vol.26, no.5, pages 651-656, 2004. BackgroundSubtractorMOG2 :: BackgroundSubtractorMOG2 history 8211 Longueur de l'historique. VarThreshold 8211 Seuil sur la distance carrée de Mahalanobis pour décider si elle est bien décrite par le modèle de fond (voir Cthr). Ce paramètre n'affecte pas la mise à jour en arrière-plan. Une valeur typique pourrait être 4 sigma, c'est-à-dire varThreshold4416 (voir Tb). BShadowDetection 8211 Paramètre définissant si la détection d'ombre doit être activée (true ou false). BackgroundSubtractorMOG2 :: operator () Met à jour le modèle de fond et calcule le masque de premier plan