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。 Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输...
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"...
因此在opencv自带的meanshift分割函数pyrMeanShiftFiltering()函数中,就专门有2个参数供选择空间搜索窗口半径和颜色窗口搜索半径的。 由函数名pyrMeanShiftFiltering可知,这里是将meanshift算法和图像金字塔相结合用来分割的,所以其参数列表中就有一个专门定义所需金字塔层数的变量。 下面介绍下meanshift 算法函数的应用。 void ...
2.2 Camshift(Continuously Adaptive Meanshift)持续自适应性均移 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...
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。
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 ...
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初始位置。对于直方图，此处仅考虑色相。另外，为避免由于光线不足而产生错误的值，可以使用cv.inRange()函数丢弃光线不足的值。import numpy as npimport cv2 ...
meanshift(均值漂移)以及Camshift(meanshift的优化版本) 均值漂移 首先我们需要了解什么是均值漂移,该算法是一种寻找概率函数离散样本的最大密度区域的算法,我们可以认为我们图像中感兴趣的区域就是离散样本密度最大的区域。(这句话看不懂没关系,先往下看,后面就明白了)...
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...
函数 在OpenCV里使用均值平移,首先需要设置目标,找到它的直方图,这样我们可以为了计算均值平移向后投影目标到每一帧上,同时也需要提供窗口的初始位置。 对于直方图,只考虑色调(H),要避免低光线带来的错误值,低光线的值使用 cv2.inRange() 函数来丢弃掉。 ret, track_window = cv2.meanShift(probImage, window, cr...