利用opecv的卡曼濾波器函數實現一個對二維點的追蹤，移動中的點以滑鼠在視窗的位置來取代。-Use opecv Kalman filter function is the realization of a 2D point tracking, instead of moving the point to the location of the mouse in Windows.

本次实验来源于opencv自带sample中的例子，该例子是用kalman来完成一个一维的跟踪，即跟踪一个不断变化的角度。在界面中表现为一个点在圆周上匀速跑，然后跟踪该点。看起来跟踪点是个二维的，其实转换成角度就是一维的了。 Kalman滤波理论主要应用在现实世界中个，并不是理想环境。主要是来跟踪的某一个变量的值，跟踪的依据是首先根据系统的运动方程来对该值做预测，比如说我们知道一个物体的运动速度，那么下面时刻它的位置按照道理是可以预测出来的，不过该预测肯定有误差，只能作为跟踪的依据。另一个依

通过kalman预测目标的下一帧中所在位置，实现目标的准确跟踪(Through the Kalman prediction of the target in the next frame of the location, to achieve accurate tracking of the target)