基于 MeanShift 算法的目标跟踪问题研究

/* *********************************************************************************************************************** 任务目标: 基于背景提取的目标跟踪算法实践及代码分析. ***************************************************************************************************

这个文章并不是详细的讲解,只是总结一下我用meanshift的一些体会 先简单说一下meanshift算法的原理: 如下图所示,先指定一个区域,通过把指定区域的几何中心与质心想比较,如果相差较大,将区域的几何中心移到质心处,然后继续做比较.直到这个区域的几何中心与质心重合.用这个方法,可以找到一个图片中点最密集的地方. 将meanshift应用于目标跟踪,其实就是构造一个运行图片的PDF,然后应用上述的梯度爬坡的思想,找到最密集的区域.基本思路如下: 1 在A帧中选择一个目标a 2 根据B帧与a

Mean shift 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. 加权直方图 传统直方图仅仅统计落入直方图区间的像素的个数,而加权直方图进一步考虑了像素与目标中心的距离,远离目标中心的像素对直方图的贡献较小. 带空间位置信息的加权直方图的思想就是:在计算直方图时,给每个点赋予一定的权值,权值的大小根据它离中心点的

代码实现: 运行方式:按P停止,在前景窗口鼠标点击目标,会自动生成外接矩形,再次按P,对该选定目标进行跟踪. [cpp] view plaincopy // TwoLevel.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // /************************************************************************/ /*参考文献real-time Multiple Objects Tracking with Occlusion Handli

一.简介 首先扯扯无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于数理统计的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法.参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数,在实际的应用中这个条件很难达到.而无参数密度估计方法对先验知识要求最少,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计.所以依靠无参密度估计方法,即不事先规定概率密度函数的结构形式,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出.常用的无参密度估计方法有:直方图法.最近邻域法和核密度估计

摘自百度百科............. (1)基于区域的跟踪算法 基于区域的跟踪算法基本思想是:将目标初始所在区域的图像块作为目标模板,将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配,匹配度最高的地方即为目标所在的位置.最常用的相关匹配准则是差的平方和准则,(Sum of Square Difference,SSD). 起初,基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的,如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法,该方法利用灰度图像的空间梯度信息寻找最佳匹配区域,确定目标位置.之

视频跟踪:基于对比度分析的目标跟踪.基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪      基于对比度分析的目标跟踪:主要利用目标和背景的对比度差异实现目标的检测与跟踪.这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪# 形心跟踪和质心 跟踪等.这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪"但在空中背景下的目标跟踪中非常有效. 基于匹配的目标跟踪:主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位.   特征匹配:特征是目标可区别与其他事物的属性, 具有可区分性.可靠性.独立性和稀疏性.基于匹配的目标跟踪算法需要提取目

目标跟踪学习笔记_2(particle filter初探1) 目标跟踪学习笔记_3(particle filter初探2) 前面2篇博客已经提到当粒子数增加时会内存报错,后面又仔细查了下程序,是代码方面的问题.所以本次的代码与前几次改变比较小.当然这些code基本也是参考网上的.代码写得很不规范,时间不够,等以后有机会将其优化并整理成类的形式.)              Opencv实现粒子滤波算法            摘要 本文通过opencv实现了一种目标跟踪算法——粒子滤波算法,算法的

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.这节主要是看懂和运行opencv中给的sample并稍加修改. Camshift函数的原型为:RotatedRect CamShift(InputArray probImage, Rect& window, TermCriteria criteria). 其中probImage为输入图像直方图的反向投影图,window为要