令y0 = y1, 用上式进行迭代计算, 直到||y1-y0||小于某一阈值或达到了最大迭代次数。Mean shift算法反复迭代最后得到在当前帧目标的最优位置y。 function [] = select() close all; clear all; %%%%%%%%%%%%%%%%%%根据一幅目标全可见的图像圈定跟踪目标%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% I=imread('resul...
CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分,便于理解: 1) Back Projection计算 2) Mean Shift算法 3) CamShift算法 在这里主要讨论Back Projection,在随后的文章中继续讨论后面两个算法。 Back P...
样本密度高的区域对应于该分布的最大值,这些样本点最终会在局部密度最大值收敛,且收敛到相同局部最大值的点被认为是同一簇类的成员。 Mean-Shift算法的应用: 聚类(K均值聚类) 图像分割(将图像映射到特征空间,对采样点进行均值漂移聚类) 对象轮廓检验(光线传播算法) 目标跟踪(求解最优化Bhattacharya系数函数) Mean-...
然后我们应用了meanshift算法来跟踪对象。然后我们的工作是将结果可视化,这是由 imshow 函数完成的。 五、总结 尽管该算法在这种情况下表现出色,但仍然几乎没有缺点。例如,我们必须手动给出我们感兴趣的对象的位置,这对于任何现实生活中的实现都是不可取的。此外,窗口大小不会随着被跟踪帧中对象的大小而改变。
步骤5:使用 Mean Shift 算法进行跟踪 在这个步骤中,我们将实现 Mean Shift 跟踪算法。 ifroi_exists:# 检查是否选择了ROI# 提取新的位置x,y,w,h=roi_box cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,255),2)# 绘制矩形框cv2.imshow("Frame",frame)key=cv2.waitKey(30)&0xFFifkey==27:# 按...
Mean-shift 是我们将用来跟踪视频中对象的算法。考虑一个区域中的一组点,如下所示。 初始窗口显示为名称为 C1 的蓝色圆圈。现在,当我们计算窗口的质心与中心 C1 不匹配时。所以我们移动窗口,使 c1_r 成为窗口的新中心。现在我们的窗口已经移动了,让我们再次计算质心并继续相同的过程。这样我们的窗口就会移动到点数...
1 Mean Shift跟踪技术 Mean Shift算法运用在运动目标跟踪时,首先根据目标特征的概率直方图建立初始模板,一般选取目标的颜色特征,为了使跟踪效果更好,也会选择多种特征的结合;然后在当前帧中选择以前一帧的目标真实位置点为中心,以固定设置的Mean Shift搜索半径为半径的区域建立候选目标模板;再对两模板进行相似性度量。如...
摘要:考虑到处理非线性非高斯问题的粒子滤波方法在鲁棒性和速度方面的缺点,利用meanshift算法找到后验概率的局部最优,用构成新的粒子集合来确定目标的最终位置,在不改变粒子滤波优点的同时提高了跟踪的速度。实验结果表明,这种改进的混合跟踪方法在保证准确性的同时,提高了系统的实时性和鲁棒性。
Mean-shift算法可以将图像中颜色相近的像素点归为同一簇,从而实现图像分割。在该领域,mean-shift算法被广泛应用于目标跟踪、物体识别和图像分割等任务。 2. 数据聚类 Mean-shift算法可以对大量数据进行快速聚类,不需要预先设定簇的数量。该算法在数据挖掘和机器学习中被广泛应用,以实现数据的归类和特定属性的提取。 3...