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...
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"...
1 Meanshift原理 meanshift算法,其本质还是一种梯度下降法求最值方法。我认为可以这样表述,我们在取一个点(比如区域的某个角)作为区域的代表,将区域与目标相似程度数值化(或者机器学习中,将此点一定大小范围内匹配点的数目),作为这点的值,这样在图像上就可以形成坐标的xy的标量场,这样再利用梯度沿着相似程度上升的...
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...
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...
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Camshift。CamShift算法的全称是”Continuously Adaptive Mean-SHIFT”,称为连续自适应的meanshift算法,算法部分不变,只是能让他能够自我适应跟踪物体大小而已。
OpenCV meanshift目标追踪 meanshift原理:一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束。 Meanshift算法:简单,迭代次数少,但无法解决目标的遮挡问题并且不能适应运动目标的的形状和大小变化。
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 ...