目标跟踪算法--Camshift 和Meanshift
算法原理：
meanshift原理：
meanshift算法思想其实很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围，然后一直迭代（朝着重心迭代）直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢？这是我自从学习meanshift以来，一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。
在opencv中，进行meanshift其实很简单，输入一张图像（imgProb），再输入一个开始迭代的方框（windowIn）和一个迭代条件（criteria），输出的是迭代完成的位置（comp ）。
int cvMeanShift( const void* imgProb, CvRect windowIn,
CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* comp )
但是当它用于跟踪时，这张输入的图像就必须是反向投影图了。
为什么必须是反向投影图呢？首先我们要理解什么是反向投影图。
简单理解它其实实际上是一张概率密度图。经过反向投影时的输入是一个目标图像的直方图（也可以认为是目标图像），还一个输入是当前图像就是你要跟踪的全图，输出大小与全图一样大，它上像素点表征着一种概率，就是全图上这个点是目标图像一部分的概率。如果这个点越亮，就说明这个点属于物体的概率越大。现在我们明白了这原来是一张概率图了。当用meanshift跟踪时，输入的原来是这样一幅图像，那也不难怪它可以进行跟踪了。
半自动跟踪思路：输入视频，用画笔圈出要跟踪的目标，然后对物体跟踪。
用过opencv的都知道，这其实是camshiftdemo的工作过程。
- 第一步：选中物体，记录你输入的方框和物体。
第二步：求出视频中有关物体的反向投影图。
第三步：根据反向投影图和输入的方框进行meanshift迭代，由于它是向重心移动，即向反向投影图中概率大的地方移动，所以始终会移动到目标上。
第四步：然后下一帧图像时用上一帧输出的方框来迭代即可。 全
自动跟踪思路：输入视频，对运动物体进行跟踪。
第一步：运用运动检测算法将运动的物体与背景分割开来。
第二步：提取运动物体的轮廓，并从原图中获取运动图像的信息。
第三步：对这个信息进行反向投影，获取反向投影图。
第四步：根据反向投影图和物体的轮廓（也就是输入的方框）进行meanshift迭代，由于它是向重心移 动，即向反向投影图中概率大的地方移动，所以始终会移动到物体上。
第五步：然后下一帧图像时用上一帧输出的方框来迭代即可。
总结：用meanshift进行跟踪最重要的一点是输入图像的把握，也就是要让它的迭代能越来越迭代到目标上。这种图像也不一定就是反向投影图，只要是一幅反映当前图像中每个像素点含
有目标概率图就可以了，其实反向投影图就是这样的一幅图而已。
转载：http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/10/2077190.html
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代结果，而camShift则是针对视频序列来处理，并对该序列中的每一帧图片都调用meanShift来寻找最优迭代结果。正是由于camShift针对一个视频序列进行处理，从而保证其可以不断调整窗口的大小，如此一来，当目标的大小发生变化的时候，该算法就可以自适应地调整目标区域继续跟踪。
在OpenCV自带的camShift的例子当中，是通过计算目标在HSV空间下的H分量直方图，通过直方图反向投影得到目标像素的概率分布，然后通过调用OpenCV的CAMSHIFT算法，自动跟踪并调整目标窗口的中心位置与大小。该算法对于简单背景下的单目标跟踪效果较好，但如果被跟踪目标与背景颜色或周围其它目标颜色比较接近，则跟踪效果较差。另外，由于采用颜色特征，所以它对被跟踪目标的形状变化有一定的抵抗能力。
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7439125
Camshift运算分为三个主要部分：
- 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). 然后对其中的H分量(色调)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用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。
- meanshift算法
meanshift算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。
算法过程为：
(1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W
(2).计算零阶距：
计算一阶距：
计算搜索窗的质心：
(3).调整搜索窗大小
宽度为
长度为1.2s；
(4).移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重复2)3)4)，直到搜索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。关于meanshift的收敛性证明可以google相关文献。
- Camshift算法
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）
(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。
camshift能有效解决目标变形和遮挡的问题，对系统资源要求不高，时间复杂度低，在简单背景下能够取得良好的跟踪效果。但当背景较为复杂，或者有许多与目标颜色相似像素干扰的情况下，会导致跟踪失败。因为它单纯的考虑颜色直方图，忽略了目标的空间分布特性，所以这种情况下需加入对跟踪目标的预测算法。
下面是一个全自动跟踪的例子:
#include 文章转自:https://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/53161768#