Opencv 实现 Mean-shift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。