meanshift算法除了应用在视频追踪当中,在聚类,平滑等等各种涉及到数据以及非监督学习的场合当中均有重要应用,是一个应用广泛的算法。 图像是一个矩阵信息,如何在一个视频当中使用meanshift算法来追踪一个运动的物体呢? 大致流程如下: 首先在图像上选定一个目标区域 计算选定区域的直方图分布,一般是HSV色彩空间的直方图。
Mat img =imread( argv[1] );//读入图像,RGB三通道imshow("原图像",img); Mat res;//分割后图像intspatialRad =50;//空间窗口大小intcolorRad =50;//色彩窗口大小intmaxPyrLevel =2;//金字塔层数pyrMeanShiftFiltering( img, res, spatialRad, colorRad, maxPyrLevel);//色彩聚类平滑滤波imshow("res",...
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一般而言一副图像的特征点至少可以提取出5维,即(x,y,r,g,b),众所周知,meanshift经常用来寻找模态点,即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点,由于不同的点最终会收敛到不同的峰值,所以这些点就形成了一类,这样就完成了图像分割的目的,有点聚类的意思在里面。 有一点需要注意的是图像像...
Opencv均值漂移pyrMeanShiftFiltering彩色图像分割流程剖析,meanShfit均值漂移算法是一种通用的聚类算法,它的基本原理是:对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继
pyrMeanShiftFiltering(src, 25, 40, None, 2) cv.imshow("result", np.hstack((src,dst))) 均值漂移 Grabcut图像分割 概述 ✔️ Grabcut是基于图割(graph cut)实现的图像分割算法,它需要用户输入一个bounding box作为分割目标位置,实现对目标与背景的分离/分割。 ✔️ Grabcut分割速度快,效果好,...
接下来的实战案例是使用MeanShift算法进行目标跟踪。我们将从视频中选择一个目标,然后在后续的帧中跟踪这个目标。 import cv2 import numpy as np # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 读取第一帧 ret, frame = cap.read # 设置初始的窗口位置 ...
OpenCV 提供了均值迁移滤波pyrMeanShiftFiltering()函数,下面简单解释一下该函数。 voidpyrMeanShiftFiltering(InputArray src,OutputArray dst,doublesp,doublesr,intmaxLevel=1,TermCriteria termcrit=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1)); ...
Opencv中对应的均值偏移函数是pyrMeanShiftFiltering。这个函数是图像在色彩层面的平滑滤波,它可以中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的颜色区域,所以在Opencv中它的后缀是滤波“Filter”,而不是分割“segment”。 函数API void pyrMeanShiftFiltering( InputArray src, OutputArray dst, double sp, double...
均值漂移算法,是一个基于颜色的均值漂移聚类的相似算法。 在第十章会详细探讨均值漂移算法函数(cv2.meanShift),现在我们所需要知道的是均值漂移能沿时间轴找出颜色空间的峰值分布(或其他特征)。具体原理参见: 在python中对应的函数为cv2.pyrMeanShiftFiltering。参数src:输入8位三通道的… ...