Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel…

    利用Meanshift filter和canny边缘检测的效果,可以实现简单的图片的卡通化效果.简单的说,就是用Meanshift filter的结果减去canny算法的结果得到卡通化的效果.   代码如下: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui//highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <ios…

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html 照着这位大神的代码运行了一下,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,感觉思路清晰了不少:http://www.360doc.com/content/13/1025/12/12105052_324083534.shtml 这篇文章最后讲了meanshift如何应用到图像聚类上…

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html MeanShift 算法作为一种基于特征的跟踪方法,基本思想是通过反复迭代搜索特征空间中样本点最密集的区域,搜索点沿着样本点密度增加的方向“漂移”到局部密度极大点.这种通过有限次迭代准确定位目标的方法,有计算量不大的优点,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪.…

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制(手势交互系统) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一年多前开始接触计算机视觉这个领域的时候,年幼无知,倍感吃力.当年惶恐,从而盲从.挣扎了不少时日,感觉自己好像还是处于领域的门外汉一样,在理论与实践的鸿沟中无法挣脱,心里空落落的.在这种挥之不去的烦忧中,某个时候豁然开朗,觉得要看一个系统的代码了,看看别人是怎么写的,理论又是怎么用在实践上的.然后自己就瞄准了TLD这个被炒作地很火的跟踪算法.花了…

meanShift,均值漂移,在聚类.图像平滑.切割.跟踪等方面有着广泛的应用.meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的,其最初的含义正如其名:偏移的均值向量:但随着理论的发展,meanShift的含义已经发生了非常多变化.现在,我们说的meanShift算法,通常是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的结束条件. 在非常长一段时间内,meanShift算法都没有得到足够的重视,直到1995年还有一篇重要论文的发表.…

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区域. 在这里须要注意,因为空间位置(也就是上面的x和y)的变化范围与颜色的变化范围(上面的r,g,b)有极大的不同,所以,meanshift对这两个维数要採用不同的窗体半径.在opencv自带的means…

参考:这个帖子的主要代码有错误,根据回帖改了一些 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/06/2538695.html // meanshift.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" // meanshift_segmentation.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include <opencv2/core/core.hpp> #includ…

  通俗理解Meanshift均值漂移算法  Meanshift车手?? 漂移?? 秋名山???   不,不,他是一组算法,  今天我就带大家来了解一下机器学习中的Meanshift均值漂移. Meanshift算法他的本质是一个迭代的过程 , 我先给大家讲一下他的底层原理     1)概述 Mean-shift(均值迁移)的基本思想:在数据集中选定一个点,然后以这个点为圆心,r为半径,画一个圆(二维下是圆),求出这个点到所有点的向量的平均值,而圆心与向量均值的和为新的圆心,然后迭代此过程,直到…

ref:参考自:这里(目标跟踪) Meanshift图像分割:这里 最近看到FT算法使用meanshift算法进行显著图的分割,于是就来学习他的姿势 对于集合中的每一个元素,对它执行下面的操作:把该元素移动到它邻域中所有元素的特征值的均值的位置,不断重复直到收敛. 准确的说,不是真正移动元素,而是把该元素与它的收敛位置的元素标记为同一类.对于图像来说,所有元素程矩阵排列,特征值便是像素的灰度值. 此外,从公式1中可以看到,只要是落入Sh的采样点,无论其离中心x的远近,对最终的Mh(x)计算的贡献…