(P(k)): P(k)=(I-K(k)*H)*P'(k)
我想就不用我再翻译了吧。相信有了以上的注释，大家都能找到它们的对应项。
使用的时候，除了初始化我刚刚初始化过的transitionMatrix和measurementMatrix外，还需要初始化processNoiseCov，measurementNoiseCov和errorCovPost。
把它们初始化好之后，接下来的动作就很简单了，分两步走，第一步调用成员函数predict得到当前状态变量的估计值，第二步调用成员函数correct用观测值校正状态变量。再更新状态变量做下一次估计。听着好简单啊，代码就不上传坑爹了，在opencv2.3.1\samples\cpp\kalman.cpp中其义自见。
