camshift算法原理
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CamShift算法用来发现目标中心，尺寸和方向，是对MeanShift算法的改进，被称为连续自适应的MeanShift算法其原理及实现流程如下：原理：MeanShift原理如下图所示：矩形窗口中的红色点代表特征数据点，矩形中的圆圈代表选取窗口meanshift算法的目的是找到含有最多特征的窗口区域，即使圆心与概率密度函数的局部极值点重合，亦即使圆心与特征数据点最密集的地方中心尽量重合到一块算法实现是通过向特征数据点密度函数上升梯度方向逐步迭代偏移至上升梯度值近似为零到达最密集的地方其过程主要分为3步：初始化搜索窗 2计算搜索窗的颜色概率分布反向投影 3运行meanshift算法，获得搜索窗新的大小和位置 4在下一帧视频图像中用3中的值重新初始化搜索窗的大小和位置，再跳转到2继续进行其中第二步较关键：RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间2然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表3将图像中每个像素的值......
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