mlf2051288062的博客

Meanshift和camshift算法都各有优势，自然也有劣势：Meanshift算法：原理：一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。优缺点：简单，迭代次数少，但无法解决目标的遮挡问题并且不能适应运动目标的的形状和大小变化。camshift算法：可适应运动目标的大小形状的改变，具有较好的跟踪效果，但当背景色和目标颜色接近时，容易使目标的区域变大，最终有可能导致目标跟踪丢失。

A 和 B 是平面，而且它们的图像中很多地方都存在。在DoG算法中欠佳的关键点在平行边缘的方向有较大的主曲率，而在垂直于边缘的方向有较小的曲率，两者的比值如果高于某个阈值（在OpenCV中叫做边界阈值），就认为该关键点为边界，将被忽略，一般将该阈值设置为10。高斯金字塔构建过程中，首先将图像扩大一倍，在扩大的图像的基础之上构建高斯金字塔，然后对该尺寸下图像进行高斯模糊，几幅模糊之后的图像集合构成了一个Octave，然后对该Octave下选择一幅图像进行下采样，长和宽分别缩短一倍，图像面积变为原来四分之一。

人脸检测算法按照方法可以被分为两大类，。就是通过提取图像中的特征和人脸特征进行匹配，如果匹配上了就说明是人脸，反之则不是。提取的特征是人为设计的特征，例如Haar，FHOG，特征提取完之后，再利用分类器去进行判断。通俗的说就是采用模板匹配，就是用人脸的模板图像与待检测的图像中的各个位置进行匹配，匹配的内容就是提取的特征，然后再利用分类器进行判断是否有人脸。。通常基于图像的方法依赖于统计分析和机器学习，通过统计分析或者学习的过程来找到人脸和非人脸之间的统计关系来进行人脸检测。最具代表性的就是CNN，。

编译环境，ubuntu22.04，VS code，Python3.10。

OpenCV（open source computer vision library）是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库。由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了C++、Python、Java、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV还提供了机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。编译环境，ubuntu22.04，VS code，Python3.9，