OpenCV编程->cvCamShift函数

Opencv 相机内参标定及使用 一、功能描述 1.本文用于记录通过 Opencv 进行相机内参标定和对内参的使用来进行图像畸变矫正。 1)相机矩阵:包括焦距(fx,fy),光学中心(Cx,Cy),完全取决于相机本身,是相机的固有属性,只需要计算一次,可用矩阵表示如下:[fx, 0, Cx; 0, fy, cy; 0,0,1]; 2) 畸变系数:畸变数学模型的5个参数 D = (k1,k2, P1, P2, k3); 3)相机内参:相机矩阵和畸变系数统称为相机内参,在不考虑畸变的时候,... 阅读详情

CamShift算法原理
      我们将MeanShift算法扩展到连续图像序列(一般都是指视频图像序列),这样就形成了CamShift算法。CamShift算法的全称是"Continuously Apaptive Mean-SHIFT",它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算,并将上一帧的结果(即Search Window的中心和大小)作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值,如此迭代下去,就可以实现对目标的跟踪。整个算法的具体步骤分5步:
Step 1:将整个图像设为搜寻区域。
Step 2:初始话Search Window的大小和位置。
Step 3:计算Search Window内的彩色概率分布,此区域的大小比Search Window要稍微大一点。
Step 4:运行MeanShift。获得Search Window新的位置和大小。
Step 5:在下一帧视频图像中,用Step 3获得的值初始化Search Window的位置和大小。跳转到Step 3继续运行。

源码分析如下:

#define CV_INLINE inline//内联函数

/*********************************** CvTermCriteria *************************************/

#define CV_TERMCRIT_ITER    1
#define CV_TERMCRIT_NUMBER  CV_TERMCRIT_ITER
#define CV_TERMCRIT_EPS     2

typedef struct CvTermCriteria
{
	//类型
    int    type;  /* may be combination of
                     CV_TERMCRIT_ITER
                     CV_TERMCRIT_EPS */
    //迭代的最大次数
    int    max_iter;
    //特定的阈值
    double epsilon;
}CvTermCriteria;

CV_INLINE  CvTermCriteria  cvTermCriteria( int type, int max_iter, double epsilon )
{
    CvTermCriteria t;

    t.type = type;
    t.max_iter = max_iter;
    t.epsilon = (float)epsilon;

    return t;
}



/****************************************************************************************\
*                                       Tracking                                         *
\****************************************************************************************/

/* Implements CAMSHIFT algorithm - determines object position, size and orientation
   from the object histogram back project (extension of meanshift) */
CVAPI(int)  cvCamShift( const CvArr* prob_image, CvRect  window,
                       CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* comp,
                       CvBox2D* box CV_DEFAULT(NULL) );
/*
prob_image 色彩概率分布图像
window     search window的初始值
criteria   判断搜索是否停止的一个标准
comp       保存运算结果,包括新的search window的位置和面积
box        包含被跟踪物体的最小矩形
*/


亚像素角点检测         常规的角点检测算法输出的角点坐标是整数,即角点位置恰好与像素位置重合。         实际场景中角点位置是连续的,而相机的像素是离散的,两者总是有偏差。如果需要基于图像进行几何测量,这个偏差是不能容忍的。这就是亚像素角点检测问题的背景。相比常规角点检测,亚像素角点检测用实数取代整数来表示角点坐标。   亚像素角点检测算法 亚像素角点检测需要先运行常规的角点检测,得到整数表... 阅读详情

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