均值漂移算法在目标跟踪中的应用，主要通过OpenCV提供的meanShift函数进行实现。该算法通过迭代寻找概率分布图的重心，以此更新跟踪窗口。跟踪步骤包括计算目标直方图、新帧的反向投影图，并利用meanShift算法迭代搜索目标位置。在代码实现中，涉及calcHist、calcBackProject和meanShift等函数的使用，以实现对反向投影图重心的定位。
meanshift均值漂移算法目标跟踪中的经典之经典，在opencv中已经帮我们实现了这个算法，即如下函数
//! updates the object tracking window using meanshift algorithm
int meanShift( InputArray probImage, CV_OUT CV_IN_OUT Rect& window, TermCriteria criteria );
其中,参数1：probImage: probImage是概率分布图（反向投影图）
参数2：window: 需要跟新的窗口（x,y,width,height)
其实说白了，我们希望利用meanshift算法迭代找到probImage图(概率分布图)的重心位置（通过更新window来体现）。
利用meanshift做跟踪的大致步骤：
(1) 计算目标区域的直方图：首先需要框定想要跟踪的目标（如手掌），确定目标有很多种方式，如可以人工通过鼠标选定，或者通过检测算法（如adboost手掌分类器)进行检测从而框定目标区域，之后，计算框定的目标区域的直方图（概率分布图）
(2) 计算新帧的反向投影图：接着，对于新来的一帧图像，基于步骤(1)中得到直方图
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