鱼弦：CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）
粒子跟踪是一种在图像或视频序列中追踪粒子（或目标）运动的方法。在Matlab中，可以使用图像处理和计算机视觉技术实现粒子跟踪。下面是粒子跟踪的原理详细解释、底层架构流程图、使用场景解释、代码示例以及相关的文献材料链接。
原理详细解释：
粒子跟踪的基本原理是通过在连续帧间检测和匹配粒子位置来估计粒子的运动轨迹。一般情况下，粒子跟踪可以分为以下步骤：
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目标检测：在每一帧图像中，使用图像处理和计算机视觉技术来检测出感兴趣的粒子或目标。这可以通过各种方法实现，如阈值分割、边缘检测、模板匹配等。
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特征提取：从检测到的粒子或目标中提取特征，例如位置、形状、颜色等。这些特征将用于后续的匹配和跟踪。
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目标匹配：通过比较连续帧中的特征，将当前帧中的粒子或目标与上一帧中的相应粒子或目标进行匹配。匹配可以使用各种技术，如最近邻匹配、卡尔曼滤波等。
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轨迹估计：通过匹配结果，估计粒子或目标的运动轨迹。可以使用滤波器或插值技术来平滑和预测轨迹。
底层架构流程图：
以下是粒子跟踪的底层架构流程图，展示了不同组件之间的交互和数据流：