67、计算机视觉中的运动目标检测、跟踪与特征提取

落叶知秋263

于 2025-11-02 16:09:35 发布

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分类专栏：特征提取的艺术与实战文章标签： CamShift 目标跟踪运动检测

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计算机视觉中的运动目标检测、跟踪与特征提取

1. CamShift跟踪算法

CamShift（Continuously Adaptive Mean Shift）算法是一种用于目标跟踪的强大工具，它在处理运动目标时能够自适应地调整跟踪窗口的大小和位置。在CamShift算法中，momS和momT数组起着重要作用，ps和pt变量分别存储前一帧的位置和当前帧使用MeanShift算法得到的新位置。新跟踪区域的大小计算结合了矩所给出的大小和前一帧跟踪区域的大小，其核心思想是根据矩所定义区域的变化比例来改变跟踪区域的大小，即通过观察矩的大小与跟踪区域大小之间的关系来计算新的大小。

以下是CamShift跟踪的代码示例（Code 9.5）：

# Density and back projection of the region to track
q = densityHistogram(inputImage, positions[0], sizeReg, sigma, histoSize)
backProjImage = backProjectionImage(inputImage, q, histoSize)
# Process frames
numImages = len(imageNames)
for frameNum in range(1, numImages):
    currentImage, _, _ = imageReadRGB(pathToDir + imageNames[frameNum])
    newPos = meanShift(currentImage,q,sizeReg,sigma,histoSi