| 共 15 篇文章 |
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阅13 转自学海无涯GL 公众公开 16-05-01 20:27 |
阅911 转20 评0 公众公开 16-04-30 11:04 |
Mean Shift Tracking: 2000.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。尺度自适应一直是跟踪算法的难点，在Mean Shift跟踪中解决尺度问题一般从推导过程进入，所以这类文章的数学推导略难：（也有些... 阅83 转1 评0 公众公开 15-12-20 17:17 |
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。具体步骤如下：1、将观测图像中每个像素从RGB空间映射到HSV空间，按公式计算H分量大小建立起统计直方图2、根据直方图进行反向投影运算，即，将观测图像中的每个像素值，用其H分量在已建立的统计直方图中对应的值代替3、所得到输出图像就是观测图像的颜色概率分布图... 阅418 转3 评0 公众公开 15-11-30 19:53 |
基于MeanShift的Camshift算法原理详解(opencv实现，有源码)经过反向投影时的输入是一个目标图像的直方图（也可以认为是目标图像），还一个输入是当前图像就是你要跟踪的全图，输出大小与全图一样大，它上像素点表征着一种概率，就是全图上这个点是目标图像一部分的概率。反向投影图则是概率分布图，在反向投影图中某一像素点的值指的是这个点符... 阅3829 转20 评0 公众公开 15-11-30 17:56 |
MeanShift算法(二)之运动目标跟踪。尤其是应用在目标跟踪领域，其跟踪算法是通过计算候选目标与目标模板之间相似度的概率密度分布，然后利用概率密度梯度下降的方向来获取匹配搜索的最佳路径，加速运动目标的定位和降低搜索的时间，因此在目标实时跟踪领域有着很高的应用价值。1）在起始帧，通过鼠标确定一个包含所有目标特征的椭圆，称为被跟... 阅387 转2 评0 公众公开 15-11-30 17:54 |
另外一个也被用到的核函数为高斯核：由此带入最初的核密度估计函数，可将核密度估计函数重写为：可以得到关于核函数G在点x的表达式如下，可理解为以G为核函数对概率密度函数f(x)的估计：上面的式子表明，在点x处，基于核函数G(x)的mean shift向量与基于核函数K(x)的密度梯度估计仅相差一个常数的比例系数。从直观上看，如果样本点xi从一个概率... 阅253 转2 评0 公众公开 15-11-30 17:54 |
由于，可将密度估计写成关于核函数的轮廓函数形式：我们在第二个问题中，已经由核函数来估计出来了一个样本集合的概率密度，现在我们要根据这个概率密度方程，来分析数据集合中密度最大数据的分布位置，我们可以对密度函数求导，分析梯度变化。为核函数的轮廓函数，是一种加权函数，其作用是给目标区域中的像素点设置权值，对靠近目标模板中心... 阅5 转自mscdj 公众公开 15-11-19 13:27 |
meanShift算法用于目标跟踪的优缺点 meanShift算法用于视频目标跟踪时，采用目标的颜色直方图作为搜索特征，通过不断迭代meanShift向量使得算法收敛于目标的真实位置，从而达到跟踪的目的。传统的meanShift算法在跟踪中有几个优势：由于其计算速度快，对目标变形和遮挡有一定的鲁棒性，所以，在目标跟踪领域，meanShift算法目前依然受到大家... 阅42 转1 评0 公众公开 15-11-07 15:52 |
10 11 int widthstep = srcLUV->widthStep;x++ )17 {18 uchar L = (uchar)srcLUV->imageData[y *widthstep + x *channel];19 uchar U = (uchar)srcLUV->imageData[y *widthstep + x *channel + 1];20 uchar V = (uchar)srcLUV->imageData[y *widthstep + x *channel + 2];n++ )36 {37 if(m >= 0 &&m <src->height... 阅71 转0 评0 公众公开 15-11-07 15:51 |
