CamShift算法,OpenCV实现(3):CamShift算法 （转载）

  1.原理
在了解了MeanShift算法以后，我们将MeanShift算法扩展到连续图像序列（一般都是指视频图像序列），这样就形成了CamShift算法。CamShift算法的全称是"Continuously Apaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。整个算法的具体步骤分5步：
Step 1：将整个图像设为搜寻区域。
Step 2：初始话Search Window的大小和位置。
Step 3：计算Search Window内的彩色概率分布，此区域的大小比Search Window要稍微大一点。
Step 4：运行MeanShift。获得Search Window新的位置和大小。
Step 5：在下一帧视频图像中，用Step 3获得的值初始化Search Window的位置和大小。跳转到Step 3继续运行。

2.实现
在OpenCV中，有实现CamShift算法的函数，此函数的原型是：
  cvCamShift(IplImage* imgprob, CvRect windowIn,
                CvTermCriteria criteria, 
                CvConnectedComp* out, CvBox2D* box=0);
其中：
   imgprob：色彩概率分布图像。
   windowIn：Search Window的初始值。
   Criteria：用来判断搜寻是否停止的一个标准。
   out：保存运算结果,包括新的Search Window的位置和面积。
   box：包含被跟踪物体的最小矩形。

说明：
1.在OpenCV 4.0 beta的目录中，有CamShift的例子。遗憾的是这个例子目标的跟踪是半自动的，即需要人手工选定一个目标。