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 ...
# 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;importnumpyasnpimportcv2 cap=cv2.VideoCapture('...
我们使用"pyrMeanShiftFiltering"这个函数来实现均值漂移分割。该函数有三个参数:输入图像、空间窗口大小和颜色窗口大小。你可以根据你的需求来调整这两个窗口的大小。 shifted=cv2.pyrMeanShiftFiltering(image_lab,20,40) 1. 最后一步是显示结果图像。你可以使用OpenCV的"imshow"函数来显示图像。 cv2.imshow('Shifted ...
在OpenCV中提供的函数为pyrMeanShiftFiltering(),该函数严格来说并不是图像分割,而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”。该函数原型如下所示: dst = pyrMeanShiftFiltering(src, sp, sr[,...
构建MeanShift类 (1) 点移动函数:对输入的一个点,计算在其Gaussian局部范围的点的影响下质心移动的新位置 (2) 聚类号分配函数:对所有点移动后的结果进行归类 (3) 入口函数:一些循环控制等 Tips:显然每个点的第一次移动对这个点的类的确定是至关重要的,尤其是那些在类边缘处类别定义比较模糊的位置的点。因为马...
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。
meanshift算法不仅仅限制在二维的图像处理问题当中,同样也可以使用于高维的数据处理。可以通过选取不同的核函数,来改变区域当中偏移向量的权重,最后meanshift算法的过程一定会收敛到某一个位置。 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...
MeanShift向量与核函数 在01中有提到MeanShift向量是指对于样本X1,在以样本点X1为中心,半径为h的高维球区域内的所有样本点X的加权平均值。但事实上是不同点对于样本X1的贡献程度是不一样的,因此将权值(1/k)更改为每个样本与样本点X1的核函数值。改进后的MeanShift向量如下所示。
fit_transform(data) '''搭建Mean-Shift聚类器''' clf=MeanShift() '''对样本数据进行聚类''' predicted=clf.fit_predict(data) colors = [['red','green','blue','grey'][i] for i in predicted] '''绘制聚类图''' plt.scatter(data[:,0],data[:,1],c=colors,s=10) plt.title('Mean ...