OpenCV 4中提供了实现Mean-Shift算法分割图像的pyrMeanShiftFiltering()函数,该函数的函数原型在代码清单8-23中给出。 代码语言:javascript 复制 代码清单8-23pyrMeanShiftFiltering()函数原型voidcv::pyrMeanShiftFiltering(InputArray src,OutputArray dst,double sp,double sr,int maxLevel=1,TermCriteria termcrit=TermC...
1、API cv2.meanShift(probImage,window,criteria) 2、参数 problmage:ROI区域,即目标的直方图的反向投影入 window:初始搜索窗口,就是定义ROI的rect criteria:确定窗口搜索停止的准则,主要有迭代次数达到设置的最大值,窗口中心的漂移值大于某个设定的限值等。 3、实现Meanshift的主要流程是: ① 读取视频文件:CV2.vid...
学习如何使用Meanshift和Camshift算法来跟踪视频中的对象。 Meanshift 均值移动理解起来可以相对简单一些。假设你有一组点。(它可以是像直方图反向投影这样的像素分布)。你有一个小窗口(可能是一个圆圈),你必须将该窗口移动到最大像素密度(或最大点数)的区域。如下图所示: 初始窗口以蓝色圆圈显示,名称为“C1”。它的...
其中,probImage为calcBackProject函数得到的概率图,window为meanshift算法的初始搜索区域,criteria为迭代停止条件。 到目前为止,我们理解了使用meanshift实现目标跟踪的所有流程,下面给出部分测试代码: 1#include"opencv2/video/tracking.hpp"2#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"3#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"...
Mean Shift是一种聚类算法,在数据挖掘,图像提取,视频对象跟踪中都有应用。OpenCV在图像处理模块中使用均值迁移可以实现去噪、边缘保留滤波等操作。在视频分析模块中使用均值迁移算法结合直方图反向投影算法实现对移动对象分析,是一种非常稳定的视频移动对象跟踪算法。其核心的...
OpenCV 4中提供了实现Mean-Shift算法分割图像的pyrMeanShiftFiltering()函数,该函数的函数原型在代码清单8-23中给出。 代码清单8-23pyrMeanShiftFiltering()函数原型1.voidcv::pyrMeanShiftFiltering(InputArraysrc,2.OutputArraydst,3.doublesp,4.doublesr,5.intmaxLevel=1,6.TermCriteriatermcrit=7.TermCriteria(TermCr...
基于均值迁移的对象移动分析(Meanshift) ✏️ ⛳️ 概述 本质: ✔️ Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出。
因此，我们通常会传递直方图反投影图像和初始目标位置。当对象移动时，显然该移动会反映在直方图反投影图像中。结果，meanshift算法将窗口移动到最大密度的新位置。OpenCV中的Meanshift 要在OpenCV中使用meanshift，首先我们需要设置目标，找到其直方图，以便我们可以将目标反投影到每帧上以计算均值偏移。我们还需要提供窗口的...
使用Opencv中均值漂移meanShift跟踪移动目标 Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出。