CamShift算法，OpenCV实现2－Mean Shift算法

这里来到了CamShift算法，OpenCV实现的第二部分，这一次重点讨论Mean Shift算法。

在讨论Mean Shift算法之前，首先讨论在2D概率分布图像中，如何计算某个区域的重心(Mass Center)的问题，重心可以通过以下公式来计算：

1.计算区域内0阶矩

for(int i=0;i<height;i++)

for(int j=0;j<width;j++)

M00+=I(i,j)

2.区域内1阶矩：

for(int i=0;i<height;i++)

for(int j=0;j<width;j++)

{

M10+=i*I(i,j);

M01+=j*I(i,j);

}

3.则Mass Center为：

Xc=M10/M00; Yc=M01/M00

接下来，讨论Mean Shift算法的具体步骤，Mean Shift算法可以分为以下4步：

1.选择窗的大小和初始位置.

2.计算此时窗口内的Mass Center.

3.调整窗口的中心到Mass Center.

4.重复2和3，直到窗口中心"会聚"，即每次窗口移动的距离小于一定的阈值。

在OpenCV中，提供Mean Shift算法的函数，函数的原型是：

int cvMeanShift(IplImage* imgprob,CvRect windowIn,

CvTermCriteria criteria,CvConnectedComp* out);

需要的参数为：

1.IplImage* imgprob：2D概率分布图像，传入；

2.CvRect windowIn：初始的窗口，传入；

3.CvTermCriteria criteria：停止迭代的标准，传入；

4.CvConnectedComp* out:查询结果，传出。

(注：构造CvTermCriteria变量需要三个参数，一个是类型，另一个是迭代的最大次数，最后一个表示特定的阈值。例如可以这样构造criteria：criteria=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,10,0.1)。)

返回的参数：

1.int：迭代的次数。

实现代码：暂时缺

-----------------------------致力于多媒体技术，成为有思想的软件工程师------------------------

此文章为我原创作品，若要转载，请和本人联系，或注明出处。

欢迎大家对文章内容提出宝贵意见，同时希望大家及时指出文中的错误之处，这样我可以及时更正。

我的联系方式：

QQ: 7578420

Email:shichongdong80@gmail.com

注：由于现在本人已经上班，没有时间挂在QQ上，所以我很乐意和大家用Email交流以下研究领域：

图像处理/视频处理/OpenCV/计算机图形学