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Camshift 算法 讲解与应用[转]  

2010-12-10 20:00:26|  分类: opencv 学习 |  标签: |举报 |字号 订阅

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Camshift算法 OpenCV实现(3)camshift算法原理

 (2010-12-07 17:47:12)
Camshift 算法 讲解与应用[转] - huhuixuefei - 小龟Blog转载
1.原理

在了解了MeanShift算法以后,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算法的全称是"Continuously Apaptive Mean-SHIFT",它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算,并将上一帧的结果(即Search Window的中心和大小)作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值,如此迭代下去,就可以实现对目标的跟踪。整个算法的具体步骤分5步:
Step 1:将整个图像设为搜寻区域。
Step 2:初始话Search Window的大小和位置。
Step 3:计算Search Window内的彩色概率分布,此区域的大小比Search Window要稍微大一点。
Step 4:运行MeanShift。获得Search Window新的位置和大小。
Step 5:在下一帧视频图像中,用Step 3获得的值初始化Search Window的位置和大小。跳转到Step 3继续运行。

2.实现
在OpenCV中,有实现CamShift算法的函数,此函数的原型是:
  cvCamShift(IplImage* imgprob, CvRect windowIn, 
                CvTermCriteria criteria, 
                CvConnectedComp* out, CvBox2D* box=0);
其中:
   imgprob:色彩概率分布图像。
   windowIn:Search Window的初始值。
   Criteria:用来判断搜寻是否停止的一个标准。
   out:保存运算结果,包括新的Search Window的位置和面积。
   box:包含被跟踪物体的最小矩形。


转载自csdn:http://blog.csdn.net/houdy/archive/2004/11/23/191828.aspx

关于camshift.c程序注释,见百度blog:

http://hi.baidu.com/gilbertjuly/blog/item/546a1b00dd93970f1c9583ff.html

CamShift
发现目标中心,尺寸和方向
int cvCamShift( const CvArr* prob_image, CvRect window, CvTermCriteria criteria,
CvConnectedComp* comp, CvBox2D* box=NULL );
prob_image
目标直方图的反向投影 (见 cvCalcBackProject).
window
初始搜索窗口
criteria
确定窗口搜索停止的准则
comp
生成的结构,包含收敛的搜索窗口坐标 (comp->rect 字段) 与窗口内部所有象素点的和 (comp->area 字段).
box
目标的带边界盒子。如果非 NULL, 则包含目标的尺寸和方向。
函数 cvCamShift 实现了 CAMSHIFT 目标跟踪算法([Bradski98]). 首先它调用函数 cvMeanShift 寻找目标中心,然后计算目标尺寸和方向。最后返回函数 cvMeanShift 中的迭代次数。

CvCamShiftTracker 类在 cv.hpp 中被声明,函数实现了彩色目标的跟踪。



说明:
1.在OpenCV 1.0 的samples中,有camshiftdemo.c的例子。

2.在OpenCV 1.0 的OpenCV\cv\src 中有cvcamshift.cpp。


更多资料请参考:http://blog.csdn.net/tyq0902

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