控制台应用下，使用鼠标在预览摄像头上进行截图，截图内容为目标所在区域的矩形，然后利用函数CamShift 函数对目标进行跟踪，代码如下，要记得添加项目引用库，章节目录有：
#include <QCoreApplication>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/video/tracking.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
Mat image;
Mat frame;//保存帧图像
Point origin;//用于保存鼠标选择第一次单击时点的位置
Rect selection;//用于保存鼠标选择的矩形框
int trackObject = 0; //代表跟踪目标数目
bool selectObject = false;//代表是否在选要跟踪的初始目标，true表示正在用鼠标选择
bool backprojMode = false; //表示是否要进入反向投影模式，ture表示准备进入反向投影模式
void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{
if( selectObject )//只有当鼠标左键按下去时才有效，然后通过if里面代码就可以确定所选择的矩形区域selection了
{
selection.x = MIN(x, origin.x);//矩形左上角顶点坐标
selection.y = MIN(y, origin.y);
selection.width = std::abs(x - origin.x);//矩形宽
selection.height = std::abs(y - origin.y);//矩形高
selection &= Rect(0, 0, frame.cols, frame.rows);//用于确保所选的矩形区域在图片范围内
}
switch( event )
{
case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
origin = Point(x,y);
selection = Rect(x,y,0,0);//鼠标刚按下去时初始化了一个矩形区域
selectObject = true;
break;
case CV_EVENT_LBUTTONUP:
selectObject = false;
if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )
trackObject = -1;
break;
}
}
int main()
{
bool stop = false;
VideoCapture cap(0);
Rect trackWindow;
Mat hsv, hue, hist, backproj, mask;
int hsize = 32;
float hranges[] = {0,180};//hranges在后面的计算直方图函数中要用到
const float* phranges = hranges;
if(!cap.isOpened())
{
return -1;
}
namedWindow("image",0);
setMouseCallback( "image", onMouse, 0 );//消息响应机制
while(!stop)
{
cap>>frame;
frame.copyTo(image);
cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);
if( trackObject )//trackObject初始化为0,当鼠标单击松开后为-1
{
//inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间，
//可以有多通道,mask保存0通道的最小值,也就是h分量这里利用了hsv的3个通道，
//比较h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax).如果3个通道都在对应的范围内，则
//mask对应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).
inRange(hsv, Scalar(0, 30, 10), Scalar(180, 256, 256), mask);
int ch[] = {0, 0};
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());//hue初始化为与hsv大小深度一样的矩阵，色调的度量是用角度表示的，
//红绿蓝之间相差120度，反色相差180度
mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);//将hsv第一个通道(也就是色调)的数复制到hue中，0索引数组
if( trackObject < 0 )//鼠标选择区域松开后，该函数内部又将其赋值-1
{
Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);//mask保存的hsv的最小值
//calcHist()函数第一个参数为输入矩阵序列，第2个参数表示输入的矩阵数目，
//第3个参数表示将被计算直方图维数通道的列表，第4个参数表示可选的掩码函数
//第5个参数表示输出直方图，第6个参数表示直方图的维数，第7个参数为每一维
//直方图数组的大小，第8个参数为每一维直方图bin的边界
calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);//将roi的0通道计算直方图并通过mask
//放入hist中，hsize为每一维直方图的大小
normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);//将hist矩阵进行数组范围归一化，都归一化到0~255
trackWindow = selection;
trackObject = 1;
}
calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);//计算直方图的反向投影，
//计算hue图像0通道直方图hist的反向投影，并让入backproj中
backproj &= mask;
//opencv2.0以后的版本函数命名前没有cv两字了，并且如果函数名是由2个意思的单词片段组成的话，
//且前面那个片段不够成单词，则第一个字母要大写，比如Camshift，如果第一个字母是个单词，
//则小写，比如meanShift，但是第二个字母一定要大写
RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,
TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));
//trackWindow为鼠标选择的区域，TermCriteria为确定迭代终止的准则
//CV_TERMCRIT_EPS是通过forest_accuracy,
//CV_TERMCRIT_ITER是通过max_num_of_trees_in_the_forest
if( backprojMode )
cvtColor( backproj, image, CV_GRAY2BGR );//因此投影模式下显示的也是rgb图
ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA );//跟踪的时候以椭圆为代表目标
}
if( selectObject && selection.width > 0 && selection.height > 0 )
{
Mat ROI(image, selection);//这句话是将frame帧图片中的选中矩形区域的地址指向ROI，
//对于内存而言，frame和ROI是公用内存的，所以下面这句实际
//是将frame帧图像中的选中矩形区域块图像进行操作，而不是新创建
//一个内存来进行操作
//当然所截图的矩形区域ROI，可以使用imwrite函数来保存
bitwise_not(ROI, ROI);//bitwise_not为将每一个bit位取反
}
imshow("image",image);
if( waitKey(30) == 27 )//ESC键退出
stop = true;
}
return 0;
}
函数介绍：
1、cvtColor 将输入图像转换为目标图像，转换方式可以是BGR-》RGB、BGR-》GRAY、BGR-》HSV 等。HSV 色彩空间前面章节有介绍。之所以要将捕获的帧图像从BGR色彩空间转换到 HSV 色彩空间是因为，HSV 色彩空间比较接近与人的视觉感官，并且第一通道的 H 色调，包括了所有的颜色信息，因此在对该单通道图像进行处理不但可以达到速度要求，也能达到效果要求。
2、inRange 函数在代码中有介绍，Scalar 结构可以保存4个double 类型的变量，其实就是一个有4个元素的double类型的数组，这样对于三通道的 HSV 图像，可以使用inRange函数，将 HSV 图像中每个通道的像素范围进行检测和标记。
3、mixChannels 函数代码中有介绍。
4、Rect 类用来保存一个矩形区域，可以用构造函数来初始化，Rect(0, 0, frame.cols, frame.rows)，第1、2个参数为矩形左上角坐标，3、4参数为矩形的宽和高。
5、MIN(x, origin.x) 选取两个参数中的最小值，同样有MAX(*,*)函数。
6、Point 结构用来保存一个二维点坐标，使用方法初始化方法跟 Rect 类似。
7、Mat roi(hue, selection) 这种构造方法是将rect 类型的selection 对象在Mat 类型的 hue 对象中选定的区域保存在 Mat 类型的 roi 对象中。并且roi 和 hue 共用内存，只是在同一个内存块上的两个不同位置的指针。
8、calcHist 函数在代码中有介绍，用于按照参数的规定，统计输入图像的和直方图。
9、normalize 用于对直方图做归一化，归一化的值域可以自己规定。
10、calcBackProject 函数用来在输入图像上借助直方图计算相应的反投影概率图像，即输入图像为一个正常的单通道或者三通道图像，输出是将此输入图像变成一幅概率分布图像，转换的介质就是输入的直方图参数，原理是将输入图像中的每个像素值映射到直方图的对应范围中，再将对应的直方图数值投影到输出图像的对应像素位置中。
11、CamShift 函数中，调用了 meanShift 函数，关于meanShift 算法将单独有一节介绍。
12、RotatedRect 类用来保存一个旋转的矩形，这里暂不涉及该类的具体用法。
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