CamShift算法,OpenCV实现2-Mean Shift算法 (转载)

这里来到了CamShift算法,OpenCV实现的第二部分,这一次重点讨论Mean Shift算法。
在讨论Mean Shift算法之前,首先讨论在2D概率分布图像中,如何计算某个区域的重心(Mass Center)的问题,重心可以通过以下公式来计算:
1.计算区域内0阶矩
for(int i=0;i<height;i++)
  for(int j=0;j<width;j++)
     M00+=I(i,j)
2.区域内1阶矩:
for(int i=0;i<height;i++)
  for(int j=0;j<width;j++)
  {
    M10+=i*I(i,j);
    M01+=j*I(i,j);
  }
3.则Mass Center为:
Xc=M10/M00; Yc=M01/M00
接下来,讨论Mean Shift算法的具体步骤,Mean Shift算法可以分为以下4步:
1.选择窗的大小和初始位置.
2.计算此时窗口内的Mass Center.
3.调整窗口的中心到Mass Center.
4.重复2和3,直到窗口中心"会聚",即每次窗口移动的距离小于一定的阈值。

在OpenCV中,提供Mean Shift算法的函数,函数的原型是:
int cvMeanShift(IplImage* imgprob,CvRect windowIn,
                    CvTermCriteria criteria,CvConnectedComp* out);

需要的参数为:
1.IplImage* imgprob:2D概率分布图像,传入;
2.CvRect windowIn:初始的窗口,传入;
3.CvTermCriteria criteria:停止迭代的标准,传入;
4.CvConnectedComp* out:查询结果,传出。
(注:构造CvTermCriteria变量需要三个参数,一个是类型,另一个是迭代的最大次数,最后一个表示特定的阈值。例如可以这样构造criteria:criteria=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,10,0.1)。)

返回的参数:
1.int:迭代的次数。

实现代码:暂时缺

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