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  • 传统目标检测算法【1】-Mean shift


    传统目标检测算法【1】-Mean shift

    • 一、均值漂移(MeanShift)
    • 二、 Mean shift 的opencv python实现
    • 三、 Python实现完整代码
    • 参考文献资料

    一、均值漂移(MeanShift)

    该算法寻找离散样本的最大密度,并且重新计算下一帧的最大密度,这个算法的特点就是可以给出目标移动的方向。
    meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集,还有一个小的窗口,这个窗口可能是圆形的,现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。

    • 最开始的窗口是蓝色圆环的区域,命名为C1。蓝色圆环的圆心用一个蓝色的矩形标注,命名为C1_o。
    • 而窗口中所有点的点集构成的质心在蓝色圆形点C1_r处,显然圆环的形心和质心并不重合。所以,移动蓝色的窗口,使得形心与之前得到的质心重合。在新移动后的圆环的区域当中再次寻找圆环当中所包围点集的质心,然后再次移动,通常情况下,形心和质心是不重合的。
    • 不断执行上面的移动过程,直到形心和质心大致重合结束。

    这样,最后圆形的窗口会落到像素分布最大的地方,也就是图中的绿色圈,命名为C2。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/u013537270/article/details/132986078
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