这种跟踪和我之前想的一样，应该是首先鼠标选中要跟踪的目标，然后计算其直方图。接下来就根据这个原始直方图计算每一帧的反向投影。（反向投影：opencv docs给出的概念是“一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。） 然后根据反向投影用meanshift跟踪 meanShift(ba...
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2016-05-12 21:13:22
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感兴趣区域的选取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的选取，一般有两种情形：1)已知ROI在图像中的位置；2)ROI在图像中的位置未知。1)第一种情形 很简单，根据ROI的坐标直接从原图抠出，不过前提是要知道其坐标，直接上例子吧。反向投影直方图的结果是一个概率映射，其体现的是已知的图像内容出现在图像中特定位置的概率。...
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2016-05-12 18:31:53
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1.反向投影的作用是什么？反向投影用于在输入图像（通常较大）中查找特定图像（通常较小或者仅1个像素，以下将其称为模板图像）最匹配的点或者区域，也就是定位模板图像出现在输入图像的位置。2.反向投影工作原理查找的方式就是不断的在输入图像中切割跟模板图像大小一致的图像块，并用直方图对比的方式与模板图像进行...
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2015-06-14 10:53:03
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反向投影 一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。 反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。 backproject是直接取直方图中的值，即以灰度为例，某种灰度值在整幅图像中所占面积越大，其在直方图中的值越大，backproject时，其对...
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2014-11-23 17:32:36
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均值漂移算法以迭代的方式锁定概率函数的局部最大值。它主要是寻找预定义窗口中数据点的重心点，或者说加权平均值。该算法将窗口中心移动到数据点的重心处，并重复这个过程直到窗口重心收敛到一个稳定点。
从数学角度上说，Mean Shift算法利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。当输入一个图像的范围，然后根据反向投影图和输入的方框进行Mean Shift迭代，它是向重心移动，即向反向投影图中概率大的地方移动，所以始终会移动到目标上，Mean Shift算法是一个变步长的梯度上升算法。...
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2014-10-16 10:22:22
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http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalization#Back_projection
Backprojection
The back projection (or"
project") of a histogrammed image is the re-application of themodified histogram to th...
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2014-08-26 11:37:15
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就是实现这样：其中，能够根据模版运算，自动实时从图中找出相同模版的地方。从而能够计算出镜头的相对位移。模板匹配的工作方式 模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。 假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x...
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2014-06-26 15:20:32
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收入囊中灰度图像的反向投影彩色图像的反向投影利用反向投影做object
detect葵花宝典什么是反向投影？事实上没有那么高大上！在上一篇博文学到，图像能够获得自己的灰度直方图.反向投影差点儿相同是逆过程，由直方图得到我们的投影图。步骤例如以下：依据模版图像，得到模版图像的灰度直方图.对灰度直方图对...
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2014-06-02 18:10:22
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收入囊中
在http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/25505315这里，我们已经学习了如何利用反向投影和meanshift算法来在图像中查找给定模版图片的位置。meanshift针对的是单张图像，在连续图像序列的跟踪中，camshift(Continuously
Adaptive Mean-SHIFT)是一种著名的算法。但...
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2014-05-11 21:34:37
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收入囊中
meanshift图像聚类meanshift object detect
葵花宝典
今天有点累，理论就讲少点吧T_T
meanshift中文是均值飘逸，就是给定一个点，然后会移动到概率密度最大的地方。
对于图像，什么是概率密度最大？
我们可以定义很多要素：
距离
RGB
HSV
下面我有个例子，就是用距离(x,y)和HSV(h,s,v)作图像聚类的。
...
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2014-05-11 02:16:10
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