前面学习了MeanShift用于目标检测，现在来看看MeanShift如何用于目标跟踪。    

1.原理  用meanshift做图像平滑和分割，其实是一回事。其本质是经过迭代，将收敛点的像素值代替原来的像素值，从而去除了局部相似的纹理，同时保留了边缘等差异较大的特征。    

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法，首先谈谈简介，然后给出算法实现流程，最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】     csdn贴公式比较烦，原谅我直接截图了

    近期在研究毕业设计，原本的题目是改进Meanshift目标跟踪算法，查了一天的资料，大概了解到以前做跟踪研究的很多是基于Meanshift+滤波器，而现在做跟踪研究的是Meanshift+机器学习

方法二：MeanShift算法MeanShift算法的原理：根据上一帧目标

 http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/30258833 这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法，首先谈谈简介，然后给出算法实现流程，

图实在难穿传，直接转jpg了 word地址http://download.csdn.net/detail/wejoncy/9416350  

用meanshift的时候，看到能够在视频里面识别某个物体还画个框。细看了下OpenCV里面meanshift方法是这样用的。

用meanshift的时候，看到能够在视频里面识别某个物体还画个框。细看了下OpenCV里面meanshift方法是这样用的。

meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、切割、跟踪等方面有着广泛的应用。

因为本人眼下研究跟踪方面的东西，故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪，从而对MeanShift有一个比較全面的介绍。

因为本人眼下研究跟踪方面的东西，故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪，从而对MeanShift有一个比較全面的介绍。

因为本人眼下研究跟踪方面的东西，故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪，从而对MeanShift有一个比較全面的介绍。

      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。       首先下载OpenCV，  http://sourceforge.net/projects/opencv

因为本人眼下研究跟踪方面的东西，故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪，从而对MeanShift有一个比較全面的介绍。

coewww.rutgers.edu/riul/research/code/EDISON/index.html 一、概述        MeanShift

Mean Shift跟踪从 2000年被提出至今已经经历了十余个年头，从被大量灌水到如今不屑被拿来作为比较算法，经历了辉煌高潮的 Mean-Shift based Tracking正在慢慢淡出主流tracking研究的视线。但是，作为一种轻量级、易实现的算法，用它作为视觉跟踪研究的入门还是相当推荐的。 本文回顾Mean Shift跟踪从提出、发展至当前“停滞”状态过程中出现的一些经典论文，旨在为

     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。

因为本人眼下研究跟踪方面的东西，故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪，从而对MeanShift有一个比較全面的介绍。

/teaching/nuclear_medicine/DIPnotes/chapter7/chapter7.pdf 基于图割 http://cs.brown.edu/~pff/segment/ MeanShift

因为本人眼下研究跟踪方面的东西，故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪，从而对MeanShift有一个比較全面的介绍。

     这里主要介绍下MeanShift算法的迭代过程，毕竟Camshift算法是以它为核心的。MeanShift算法是一种寻找局部极值的方法。

因为本人眼下研究跟踪方面的东西，故此主要介绍利用Mean Shift方法进行目标跟踪，从而对MeanShift有一个比較全面的介绍。

fromdm&fromSearch&isFromSearchEngine=yes  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。

从而MeanShift較全面的介绍。

在包里 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，应用也非常多，诸如： 直方图均衡化 直方图匹配（meanshift,camshift）

本文详细出处见实验室一个师兄的博客，链接如下http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/30258833由于最近在做视频跟踪的小项目，这里对MeanShift

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制（手势交互系统） [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09      

　　Meanshift不仅可以用于图像滤波，视频跟踪，还可以用于图像分割。 　　

如果要先把meanshift算法先跑一遍的话，可以直接使用synthetic_control.data数据来做，把synthetic_control.data 下载赋值到一个文本文件中，然后上传到

Mean shift主要用在图像平滑和图像分割（那个跟踪我现在还不清楚），先介绍一下平滑的原理：  输入是一个5维的空间，2维的（x，y）地理坐标，3维的（L，u，v）的颜色空间坐标，当然你原理也可以改写成rgb色彩空间或者是纹理特征空间。  先介绍一下核函数，有uniform的，也有高斯的核函数，不管是哪个的，其基本思想如下：简单的平滑算法用一个模板平均一下，对所有的像素

一句话一幅图理解meanshift算法： 对于集合中的每一个元素，对它执行下面的操作：把该元素移动到它邻域中所有元素的特征值的均值的位置，不断重复直到收敛。

　　关于这个meanshift，一来可以用来作为目标跟踪，二来可以用来进行图像聚类。我这里只实现了图像聚类，当然，是按自己的理解编写的程序。

　　做meanshift物体跟踪的时候中间有一步叫做直方图反向投影，所以我就先实现了这样一个步骤。 　　

     histogram翻译成中文就是直方图，在计算机图像处理和视觉技术中，通常用histogram来进行图像匹配，从而完成track，比如meanshift

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？

      我们可以利用OpenCV的直方图，backproject直方图和meanshift算法来跟踪物体。

转载请标明出处：http://blog.csdn.net/koriya/archive/2008/11/21/3347365.aspx #include "cv.h"#include "highgui.h"#include <stdio.h>#include <ctype.h> IplImage *image = 0, *hsv

转载自：http://www.kuqin.com/shuoit/20141017/342697.html一、直方图引入直方图是一个简单的表，它给出了一幅图像或一组图像中拥有给定数值的像素数量。因此，灰度图像的直方图有256个条目（或称为容器）。0号容器给出值为0的像素数目，1号容器给出值为1的像素个数，以此类推。1、直方图反投影直方图是图像内容的一个重要特性。如果一幅图像的区域中显示的是一种独特的

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

//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------//描述：包含程序所使用的头文件和命名空间//------------------------------------------------------------------------------------------------#inc

参见http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/45197027//meanshift-cluster.cpp:定义控制台应用程序的入口点。

下面是利用python语言结合OpenCV进行meanshift目标跟踪的代码：#-*-coding:utf-8-*-__author__='Microc

第一个问题：无参数密度估计给定任意一组观测数据或数据采样值，估计出样本的分布。无参数密度估计，它对数据分布规律没有附加任何假设，而是直接从数据样本本身出发研究数据分布特征，对先验知识要求最少，完全依靠训练数据进行估计，而且能处理任意的概率分布。例如：直方图法，最近邻域法，核密度估计方法。有参数密度估计：高斯统计模型。更形象的说明：已经有N个点，它们的坐标分布如下面所示，如何求出这个区域中，哪个位置

1.1Acc1.2SquareAcc1.3MultiplyAcc1.4RunningAvg2运动模板2.1UpdateMotionHistory2.2CalcMotionGradient2.3CalcGlobalOrientation2.4SegmentMotion3对象跟踪3.1MeanShift3.2CamShift3.3SnakeImage4

前面博文中所讲述的K-means也就这样的一个过程，或者meanshift均值漂移也是这样的一个

在区域跟踪算法分类中，这几年区域跟踪算法利用直方图或其他非参数的方法进行描述（例如核参数）非常流行，最具影响力的方法可能就是meanshift算法了。

文章转载于：点击打开链接记得刚读研究生的时候，学习的第一个算法就是meanshift算法，所以一直记忆犹新，今天和大家分享一下Meanshift算法，如有错误，请在线交流。

Meanshift算法是一种半自动跟踪方法在起始跟踪帧通过手工确定搜索窗口来选择运动目标计算核函数加权下的搜索窗口的直方图分布用同样的方法计算当前帧对应窗口的直方图分布以两个分布的相似性最大为原则使搜索窗口沿密度增加最大的方向移动目标的真实位置

【计算机视觉】借助图像直方图来检测特定物(MeanShift、CamShift算法)直方图是一个简单的表，它给出了一幅图像或一组图像中拥有给定数值的像素数量。