内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理 目标： 在本章，学习Meanshift算法和Camshift算法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。 你还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。 如下图：

 在这一节中，主要讲目标跟踪的一个重要的算法Camshift，因为它是连续自使用的meanShift，所以这2个函数opencv中都有，且都很重要。为了让大家先达到一个感性认识。这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改。      Camshift函数的原型为：RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& wind

CamShift跟踪器： RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria) probImage – 对象直方图的反投影. 详细见函数 calcBackProject() .window – 初始搜索窗口criteria – meanShift  停止迭代搜索标准. m

原理 Camshift算法是Continuously Adaptive Mean Shift algorithm的简称。 它是一个基于MeanSift的改进算法。它首次由Gary R.Bradski等人提出和应用在人脸的跟踪上，并取得了不错的效果。因为它是利用颜色的概率信息进行的跟踪。使得它的执行效率比較高。 Camshift算法的过程由以下步骤组成： （1）确定初始目标及其区域； （2）

Camshift原理 camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。 分为三个部分： 1--色彩投影图（反向投影）： (1).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

Camshift原理 CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即：连续自适应的MeanShift算法。其基本思想是对视频序列的所有图像帧都作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值，如此迭代下去。简单点说，meanShift是针对单张图片寻找最优迭

CamShift（Continuously Adaptive Mean Shift）是一种用于目标跟踪的方法，它是均值漂移（Mean Shift）的扩展，支持对目标的旋转跟踪，能够对目标的大小和形状进行自适应调整。 cv::CamShift和cv::meanShift区别： cv::meanShift： 这是一种用于均值漂移目标跟踪的算法。它基于颜色直方图的均值漂移，寻找输入图像中与模板颜色直方

Meanshift和Camshift算法在视频中找到并跟踪目标对象。 1. Meanshift算法原理 2. OpenCV中的Meanshift 3. Camshift算法原理 4. OpenCV中的Camshift

目录 原理 做法 代码实现 结果展示 原理 做法 代码实现 import numpy as npimport cv2 as cv# 读取视频cap = cv.VideoCapture('video.mp4')# 检查视频是否成功打开if not cap.isOpened():print("Error: Cannot open video file.")

目录 原理 做法 代码实现 结果展示 原理 做法 代码实现 import numpy as npimport cv2 as cv# 读取视频cap = cv.VideoCapture('video.mp4')# 检查视频是否成功打开if not cap.isOpened():print("Error: Cannot open video file.")