本文介绍了均值漂移算法的原理，通过二维空间示例解释算法迭代过程，并讨论了核密度估计的重要性，特别是高斯核函数在平滑数据中的作用。文章还展示了如何结合OpenCV库实现该算法。
meanshift(均值漂移算法)实际上是一种基于梯度的搜索算法，先看看meanshift简单的推导:给定d维空间Rd中的几个样本点，任选一点x0,,(n维)
meanshift向量的基本形式定义为:
其中Sk是以点x0为球心，半径为h的一个高维球，若是二维，那自然就是一个圆了。k为落入高维球区域内样本的个数.而且这个区域的所有点y满足以下关系:
如下图，假设样本点处在一个二维空间内
如图蓝色点是我们选定的迭代的初始点即x0，将蓝色圆(圆的半径为h)内所有向量相加，相加的结果为如图为黑色向量，其终点指向的是如图所示的
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