目标 在本章中, 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…
计算图像b当中与选定区域直方图分布最为相似的区域,使用meanshift算法将选定区域沿着最为相似的部分进行移动,直到找到最相似的区域,便完成了在图像b中的目标追踪。 重复3到4的过程,就完成整个视频目标追踪。 通常情况下我们使用直方图反向投影得到的图像和第一帧目标对象的起始位置,当目标对象的移动会反映到直方图反向投影...
Camshift跟踪 但我们可以注意到的是,我们矩形框的大小是我们一开始就直接设置好的,在整个跟踪过程中其大小是不会改变的(不管我们的跟踪物体是否变小或者变大了) 为了解决这个问题,我们可以在meanshift的基础上,让他自适应跟踪物体的大小来调整矩形框的大小,这就是Camsh...
CamShift算法全称是“Continuously Adaptive Mean-Shift”(连续自适应MeanShift算法),是对MeanShift算法的改进算法,可随着跟踪目标的大小变化实时调整搜索窗口的大小,具有较好的跟踪效果。 Camshift算法首先应用meanshift,一旦meanshift收敛,它就会更新窗口的大小,还计算最佳拟合椭圆的方向,从而根据目标的位置和大小更新搜索窗口。...
OpenCV视频目标跟踪示例教程(Meanshift) 使用Opencv中的Camshift进行视频中目标跟踪是一个不错的选择,这方面的示例很多,但是大多代码不全,或者代码存在问题,不能正常使用,这里,对很多文章进行整理后,贴出了正确可以使用的代码。 首先下载OpenCV,http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/...
本次试验来源于opencv2.3.1版本中自带的一个sample。其主要过程是,首先设置好参数,然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中,最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。
通常通过直方图反投影图像和初始目标位置,当物体移动时,移动反映在直方图反投影图像中,最后圆形的窗口会落到像素分布最大的地方,也就是图中的绿色圈并命名为C2. meanshift in OpenCV 首先要设定目标,并计算的直方图,然后对这个直方图在每一帧当中进行反向投影.需要提供一个初试的窗口位置,计算HSV模型当中H(色调)的...
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。
其中probImage为输入图像直方图的反向投影图,window为要跟踪目标的初始位置矩形框,criteria为算法结束条件。函数返回一个有方向角度的矩阵。该函数的实现首先是利用meanshift算法计算出要跟踪的中心,然后调整初始窗口的大小位置和方向角度。在camshift内部调用了meanshift算法计算目标的重心。
2.1 MeanShift 代码语言:javascript 复制 # 使用MeanShift均移和 CAMshift(Continuously Adaptive Meanshift)持续自适应均移以寻找和追踪对象 # CAMshift 是 MeanShift的优化,它会持续性的自动调整窗口的大小,并且计算最佳拟合椭圆的方向。它再次应用具有新缩放搜索窗口和先前窗口位置的均值变换,直到达到所需的精度;importnump...