在camshiftdemo.cpp中出现了一个名叫CommandLineParser的类，不知道是干什么用的，查了一下文档才看明白。

meanshift针对的是单张图像，在连续图像序列的跟踪中，camshift(ContinuouslyAdaptiveMean-SHIFT)是一种著名的算法。但在这里，我们先不讨论

收入囊中灰度直方图彩色直方图葵花宝典直方图的理论还是非常丰富的，应用也很多，诸如：直方图均衡化直方图匹配（meanshift,camshift）在这里，我先介绍基础，如何绘制图像的直方图。

这里来到了CamShift算法，OpenCV实现的第二部分，这一次重点讨论MeanShift算法。

     今天要给大家分享的是CamShift算法的实现，这是OpenCV自带的一个demo，源文件在...\OpenCV245\samples\cpp\camshiftdemo.cpp.地方。

今天要给大家分享的是： 连续自适应MeanShift算法该算法在跟踪人脸的时候还是相当鲁棒的，而且速度很快，实现简单，所以堪称经典，在这里把的学习笔记分享给大家。关于该算法的程序解读请看后续博文。

过程：  反向投影，meanShift算法，camShift算法。

CamShift算法原理   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算法原理   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。

想通过camShift中的RotatedRect成员center来勾勒出目标的运动轨迹。即将质心存入vector中，在需要显示时，用line来展现出来。

这里有几个函数：mixChannels（）Mat rgba( 3, 4, CV_8UC4, Scalar(1,2,3,4) );  Mat bgr( rgba.rows, rgba.cols, CV_8UC3 );  Mat alpha( rgba.rows, rgba.cols, CV_8UC1 );    // forming an array of matrices is a quite e

 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。

mean-shift的特点是把支撑空间和特征空间在数据密度的框架下综合了起来。对图像来讲，支撑空间就是像素点的坐标，特征空间就是对应像素点的灰度或者RGB三分量。将这两个空间综合后，一个数据点就是一个5维的向量：[x,y,r,g,b]。这在观念上看似简单，实质是一个飞跃，它是mean-shift方法的基点。mean-shift方法很宝贵的一个特点就是在这样迭代计算的框架下，求得的mean-shif

以下内容参考:http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.htmlhttp://hi.baidu.com/gilbertjuly/item/985693cf8dc0430cad092f15MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一

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

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

camshift算法中，用到了cvInRangeS函数，作为初学者，对这个函数很不理解，所以就写了个程序演示效果，加强理解。

要用到OpenCV中的camshifttracking。

转载：http://blog.csdn.net/henhen2002/article/details/4322113MeanShiftAlgorithm思想很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优...具体参考文献：[1]TheEstimationoftheGradientofaDensityFunction,withApplicationsinPatternRecognition  (197

在Camshift算法应用跟踪中原理是应用根据目标颜色特征与背景颜色特征差异大，形成跟踪。

//CamShift+Kalman.cpp:定义控制台应用程序的入口点。

1、cvInRangeS函数的使用 cvInRangeS函数可用于检查一个矩阵中的像素灰度值是否属于某一指定范围。并且可以输出一个单通道矩阵来进行标识。voidcvInRangeS(constCvArr*src,CvScalarlower,CvScalarupper,CvArr*dst);src  第一个原数组lower  包括进的下边界.upper不包括进的上边界dst输出数组必须是8u或8s类

CvBox2DtypedefstructCvBox2D { CvPoint2D32fcenter;/*盒子的中心*/ CvSize2D32fsize;/*盒子的长和宽*/ floatangle;/*水平轴与第一个边的夹角，用弧度表示*/ }CvBox2D;CvConnectedComptypedefstructCvConnectedComp { doublearea;//区域的面积 CvScala

CamShift算法，即"ContinuouslyApativeMean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。

#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include"cvaux.h"#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;Rectr;inttrack_object=0;RectObjectDectd(IplI

|字号订阅简介CamShift算法，即"ContinuouslyApativeMean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。

转载自：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7439125CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT

通过opencv实现代码：//对运动物体的跟踪： //如果背景固定,可用帧差法然后在计算下连通域将面积小的去掉即可 //如果背景单一,即你要跟踪的物体颜色和背景色有较大区别可用基于颜色的跟踪如CAMSHIFT

使用Opencv中的Camshift进行视频中目标跟踪是一个不错的选择，这方面的示例很多，但是大多代码不全，或者代码存在问题，不能正常使用，这里，对很多文章进行整理后，贴出了正确可以使用的代码。

   使用Opencv中的Camshift进行视频中目标跟踪是一个不错的选择，这方面的示例很多，但是大多代码不全，或者代码存在问题，不能正常使用，这里，对很多文章进行整理后，贴出了正确可以使用的代码。   

在看Opencv中Camshift算法的时候不明白他为什么那样求主方向轴及外接矩形的长度和宽度，网上搜来搜去没有关于此的好的解释，找来了其算

已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift

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。

转自：http://blog.csdn.net/abc470337944/article/details/7486885 CamShift算法，即"ContinuouslyApativeMean-Shift

 1--BackProjectionCamShift算法，即"ContinuouslyApativeMean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。

采用CAMSHIFT算法快速跟踪和检测运动目标的C/C++源代码，OPENCVBETA4.0版本在其SAMPLE中给出了这个例子。

它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是"ContinuouslyAdaptiveMean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift

#include"opencv2/video/tracking.hpp" #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include"opencv2/highgui/highgui.hpp" #include #include usingnamespacecv; usingnamespacestd; Matimage; boolbackprojMode=f

在camshiftdemo.cpp中出现了一个名叫CommandLineParser的类，不知道是干什么用的，查了一下文档才看明白。

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

参考：http://blog.csdn.net/houdy/article/details/175739BackProjectionCamShift算法，即"ContinuouslyApativeMean-Shift

 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

从opencv官网下载ios版opencv2.framework文件，导入到xcode工程下面是我按照camshift的源码改写的Object-c代码导入这几个头文件，因为是要对视频进行逐帧分析，请导入视频相关的库文件

目标跟踪算法是跟踪目标，而不是检测画面是否运动。因此，即使目标停留在画面上不动，也能发现目标并识别出来。(_所以，这应该是差分or背景高斯方法没有的优势吧_)MeanShift目标跟踪方法MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Meanshift在两个方面得到了推广：定义了一族核函数,使

blog.csdn.net/sangni007/article/details/7386844 原文：http://blog.csdn.net/houdy/article/details/175739 CamShift

简介CamShift算法，即"ContinuouslyApativeMean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。

CamShift算法简介CamShift算法，即"ContinuouslyApativeMean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。

CamShift算法，即”ContinuouslyApativeMean-Shift”算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。

MeanShift和CamShift算法转自一位前辈联系方式：QQ:7578420Email: [email protected]/****************************

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