Mean shift算法模型实例(这里直接以视频目标跟踪为例) 目标模型: 候选模型: 首先候选模型与目标模型具有相同窗口大小和相同的核函数,同时用同样的特征来表示。 相似性判断: 目标定位: Mean shift算法步骤(以二维图像跟踪为例,其特征为颜色直方图) 创建目标模型: 创建候选模型: 代码: #include <iostream> #include <
目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。本文如无特别指出,均指单目标跟踪。 通常的做法是: 1.在第1帧给一个bbox框住需要跟踪的物体。 2.在不借助重检测(re-detection)的情况下,尽可能长时间的跟住物体。 3.不能使用依赖外部特征的姿态估计(pose estimation)。 当然这是针对目标跟踪算法的要求,至于实际产品中,...
步骤3:选择目标并初始化窗口 我们将使用鼠标事件来选择跟踪的目标矩形区域。 # 用户通过鼠标选择跟踪区域defselect_roi(event,x,y,flags,param):globalroi_box,roi_existsifevent==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:roi_box=(x,y,x+50,y+50)# 假设一个初始的50x50的目标区域roi_exists=Truecv2.namedWindow("Frame")cv...
用meanshift试一下: 它的ret返回的是迭代次数,所以meanshift的结果不能是斜的。
OpenCV-Python系列之Meanshift算法 之前我们就已经用过OpenCV中的特征检测进行过目标跟踪,这次我们将介绍一种算法,用来寻找和追踪视频中的目标物体。 Meanshift算法: meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集,例如直方图反向投影得到的点集。 还有一个小的窗口,这个窗口可能是圆形的,现在要移动这个窗口到点集密度最大...
camshift方法是建立在meanshift之上的,是”continuously adaptive mean-shift“的缩写,可以跟踪视频中尺寸可能产生变化的目标。 1、meanshift meanshift算法是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法。就是找局部密度最大的位置,或者说找局部”重心“位置。 算法步骤如下: 1)选择搜索窗口。 窗口的初始位置;...
跟踪技术在计算机视觉领域中占据重要位置，其中meanshift和camshift方法是其中的典型代表。这两个方法常用于目标检测与定位，特别是在视频序列中追踪移动对象。meanshift算法基于密度估计原理，旨在找到局部最大密度区域，即目标的中心位置。其基本流程如下：首先，设定搜索窗口；其次，计算窗口内对象分布的重心；再...
学习目标 在本章中，我们将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。Meanshift Meanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：初始窗口以蓝色圆圈显示，...
class MeanShift: def __init__(self, bandwidth=2): self.bandwidth = bandwidth def fit(self, data): centroids = {} for i in range(len(data)): centroids[i] = data[i] while True: new_centroids = [] for i in centroids: in_bandwidth = [] centroid = centroids[i] for featureset in...
将meanshift算法扩展到连续图像序列,就是camshift算法。它将视频的所有帧做meanshift运算,并将上一帧的结果,即搜索窗的大小和中心,作为下一帧meanshift算法搜索窗的初始值。如此迭代下去,就可以实现对目标的跟踪。 算法过程为: (1).初始化搜索窗 (2).计算搜索窗的颜色概率分布(反向投影) ...