前言 CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。CamShift基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算，并
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2024-07-18 23:34:51
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cv.meanShift(probImage, window, criteria)参数：probImage: ROI区域，即目标的直方图的反向投影window
原创
2022-06-01 17:38:35
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meanshift 被应用于 object track 中，其主要思想如下： 如下图所示，对该点集应用 meanshift 算法可以定位到点集最稠密位置，而点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置。 1）为什么点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置呢？这一般情况下是使用 histogram backprojection 实现，
原创
2022-01-11 16:33:59
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Meanshift（均值漂移）是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法。Meanshift不仅能够用于图像滤波，视频跟踪，还能够用于图像切割。 通过给出一组多维数据点，其维数是(x,y,r,g,b)，均值漂移能够用一个窗体扫描空间来找到数据密度最大的区域，能够理解为数据分布最集中的...
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2014-08-19 20:45:00
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2013-04-13 23:33:00
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Meanshift
原创
2023-01-12 07:05:15
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Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种，无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识，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，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。Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数，那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点，这样一来，特征空间中数据最密集的地方，对应于概率密度最大的地方，且概率密度的
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2016-09-28 23:03:00
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OPENCV 中的代码改进。当然要依据自己的实际情况来，OPENCV 中行人检測有两种矩形框的融合算法。这里仅仅对meanshift 方法做改进 假设有更好的方法。希望能够跟我讲下。 对于去除重合部分。我也写了改进，看懂了能够加到自己程序中。 为什么要做局部MeanShift? 图1.全局MeanS
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2017-04-19 18:23:00
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学习目标在本章中，我们将学习用于跟踪视频中对象的Meanshift和Camshift算法。MeanshiftMeanshift背后的直觉很简单，假设你有点的集合。（它可以是像素分布，例如直方图反投影）。你会得到一个小窗口（可能是一个圆形），并且必须将该窗口移到最大像素密度（或最大点数）的区域。如下图所示：初始窗口以蓝色圆圈显示，名称为“C1”。其原始中心以蓝色矩形标记，名称为“C1_o”。但是，如
原创
2021-01-05 15:56:12
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均值漂移，可以对非刚性物理进行跟踪，是分参数估计，过程是迭代的过程，对光和形态不敏感，缺点是检测目标是固定的，特征不较少，模板背景没有实时更新
原创
2022-01-12 17:06:58
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学习目标在本章中，我们将学习用于跟踪视频中对...
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2020-03-02 11:15:00
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发现meanshift的跟踪效果要好于camshift，不知道什么原因 看看这位对meanshift的整体理解，感觉思...
原创
2022-01-18 10:34:14
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# 深入了解Meanshift滤波算法
Meanshift滤波是一种常用的图像处理算法，它可以用于图像分割、目标跟踪等应用。在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现Meanshift滤波算法。本文将介绍Meanshift滤波的原理以及如何在Python中实现该算法。
## Meanshift滤波原理
Meanshift滤波是一种基于密度估计的非参数算法，它通过不断迭代更新样本点的中
原创
2024-04-06 04:43:48
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要想大致理解均值漂移实现图像分割的原理请见网页，网页中对原理的理解已经说得比较清楚。如果你想了解详细原理，可以参考PAMI 2003的一篇文章,非常经典的哦,Mean Shift:A Robust Approach Toward Feature Space Analysis。算法实施过程为：原点是选定的初始迭代点，将蓝色圆(其半径记为h)内所有向量相加，相加的结果如黄色向量所示，其终点指向上图所示
均值漂移主要用在視覺跟蹤，作法為從反投影直方圖的概率圖，得到目標影像出現在原始影像各個位置的概率，假設我們已知物體的大概位置，從這最初的位置，迭代移動來 局部最大值，直到窗
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2023-01-05 11:59:12
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一、 简介：本节主要介绍NMS、k-means anchors二、 非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS)：NMS: 对目标检测任务的输出结果(候选框)进行筛选。NMS一般流程： （1）根据最小、最大的宽高阈值，滤除超小和超大的anchor； （2）根据置信度(是否是一个目标的置信度，obj_conf)，滤除背景目标和置信度极低的目标； （3）根据类别置信度()
北漂的日子啊
每每回家的时候是最开心的时候，因为工作一天的心灵终于可以得到一丝丝的放松。
挤地铁的日子不好过但是农民和农民工的日子更苦，人都在和别人的比较中得到满足和快乐。加油吧，北漂的人们！
原创
2012-04-19 15:09:08
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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
原创
2022-01-13 10:38:18
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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。至于目标跟踪将来一定也是要实现的，因为我最初看这个算法的原因就是想用他来跟踪目标的。
meanshift的基本原理我就不介绍了，比起我的介绍，网上有不少牛人们比我解释的好，最后我会列出我参考的文章。我这里说一下我是怎么理解meanshift图像聚类的。这里
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2020-09-10 15:42:00
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近期看了一篇文章《spatiograms versus histograms for region-based tracking》,在此把这篇文章的核心思想及算法推理进行整理。 空间直方图 传统直方图可视为零阶空间直方图，二阶空间直 方图包含直方图每一个bin的空间均值和协方差。这样的空间信息能获取
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2017-07-07 18:36:00
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