第十章 跟踪与运动 mean-shift和camshift

最新推荐文章于 2025-08-15 14:53:42 发布
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文章标签： 计算机视觉 opencv
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Joln_tu/article/details/78038331
本文介绍了两种目标跟踪算法：Mean-Shift与CamShift。详细解释了这两种算法的工作原理，并提供了OpenCV中实现这两种算法的函数用法示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

mean-shift


  1. int cvMeanShift(
  2.   const CvArr* prob_image,
  3.   CvRect window,
  4.   CvTermCriteria criteria,
  5.   CvConnectedComp* comp
  6. );
  7.  
  8. -prob_image 单通道图像
  9. -comp 干嘛的？
  10.  

CamShift

  1. int cvCamShift(
  2.   const CvArr* prob_image,
  3.   CvRect window,
  4.   CvTermCriteria criteria,
  5.   CvConnectedComp* comp,
  6.   CvBox2D* box=NULL
  7. );

Joln_tu
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第四十五节：目标检测与跟踪-Meanshift/Camshift 算法
2501_91516851的博客
05-22 575
本文深入探讨了计算机视觉领域中的目标跟踪技术，重点介绍了Meanshift和Camshift两种经典算法。Meanshift算法通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值点实现目标跟踪，具有计算效率高、对部分遮挡鲁棒等优点，但窗口大小固定且对快速移动目标易丢失。Camshift算法在Meanshift基础上引入窗口大小和方向的自适应调整，解决了固定窗口的限制，适用于目标尺度和方向变化的场景。文章详细阐述了两种算法的原理、OpenCV实现步骤及优化策略，并通过人脸跟踪案例展示了实际应用。
Mean-Shift目标跟踪算法详解
reset2021的博客
04-23 86
其改进版（如CAMShift）可解决尺度问题，但复杂场景需结合其他特征或深度学习模型。结合卡尔曼滤波（Kalman Filter）预测目标位置，提升快速移动时的鲁棒性。对直方图进行归一化，得到概率分布 ququ​（uu为直方图的bin索引）。通过Mean-Shift迭代，找到相似度最高的区域（密度峰值）。联合颜色、纹理（LBP）、或深度特征（如HOG）增强判别能力。统计目标区域内颜色的概率分布（即“目标模型”）。将目标的颜色分布（如HSV空间的H通道）表示为。：手势跟踪（如基于肤色的手部追踪）。
OpenCV-Python(39):Meanshift和Camshift算法
图灵追幕者博客录
01-15 1793
初始窗口是蓝色的"C1"，它的圆心为蓝色方框“C1_o”，而窗口中所有点质心却是“C1_r”(小的蓝色圆圈)，很明显圆心和点的质心没有重合。此时又可以找到新窗口内所有点的质心，大多数情况下还是不重合的，所以重复上述的操作:将新窗口的中心移动到新的质量心。它的原理是通过数据点的密度分布来确定聚类中心，然后将数据点移动到离其最近的聚类中心，并不断迭代这个过程，直到收敛为止。3.在窗口内计算数据点的质心（即所有数据点的平均位置），作为新的聚类中心。4.将数据点移动到离其最近的聚类中心，并更新聚类中心的位置。
meanshift跟踪算法及源码
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meanshift是由Comaniciu最先提出来，是用于跟踪非刚性物体的一种算法。本的介绍也是源自Comaniciu的文章。下面是文章的一些基本信息： Title:Kernel-Based Object Tracking Authors：Dorin Comaniciu, Senior Member, IEEE, Visvanathan Ramesh, Member, IEEE, and Pe
opencv--视频操作
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opencv--视频操作视频读写1 从文件中读取视频并播放2 保存视频 视频读写 1 从文件中读取视频并播放 在OpenCV中我们要获取一个视频，需要创建一个VideoCapture对象，指定你要读取的视频文件： 创建读取视频的对象 cap = cv.VideoCapture(filepath) 参数： filepath: 视频文件路径 视频的属性信息 获取视频的某些属性，retval = cap.get(propId) 参数： propId: 从0到18的数字，每个数字表示视频的属性。常用属
meanshift 与 camshift 跟踪算法比较
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MeanShift Algorithm思想很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优...具体参考文献：[1]The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition   (1975)[2]Mean shift, mode seeking, and cl
OpenCV编程->cvMeanShift函数
weixin_34010566的博客
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CVMEANSHIFT算法可以分为以下4步： 1.选择窗的大小和初始位置. 2.计算此时窗口内的Mass Center. 3.调整窗口的中心到Mass Center. 4.重复2和3，直到窗口中心"会聚"，即每次窗口移动的距离小于一定的阈值，或者迭代次数达到设定值。 cv库里的函数说明参考http://blog.youkuaiyun.com/sunboyiris/artic...
视觉课程实验-基于MeanShift和CamShift算法实现目标跟踪C++实现源码（含实验报告）.zip
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视觉课程实验-基于MeanShift和CamShift算法实现目标跟踪C++实现源码（含实验报告）.zip 利用课上学习的meanshift算法对视频中的目标进行跟踪。 具体要求包括: ​ (1)输入一段短视频载入一段视频，选择其中一个物体...
MeanShift 和 CamShift 算法简介
东城十三
06-28 962
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meanshift 的C语言算法实现，完整原代码，是学习、使用meanshift的很好的资源。
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前面我讲述了直方图的概念以及如何用opencv实现一维和二维的直方图。详见这两篇blog: Mat 格式：http://blog.youkuaiyun.com/lu597203933/article/details/16884409   cv：http://blog.youkuaiyun.com/lu597203933/article/details/14104505  这次主要想讲点直方图的应用，其中包括使
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是一个大型的，专门用于室内场景的理解和三维重建。简单来说，研究人员用特殊的相机（能同时捕捉彩色图像和深度信息）在 1500 多个不同的室内场景（如办公室、公寓）中进行了扫描，总共收集了 250 万个视角的图像。这个数据集不仅包含原始的视频数据，还提供了处理好的、精确的以及非常详细的（比如，这个是椅子，那个是桌子）。
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