Matlab实现meanshift算法，目标跟踪代码实现

close all;

clear ;

%function [] = Meanshift()

%根据一幅目标全可见的图像圈定跟踪目标

I=imread('00001.jpg');

figure();

imshow(I);

[temp,rect]=imcrop(I);%rect是标注目标的参数变化[x坐标,y坐标，长，宽]

[a,b,c]=size(temp); 

%计算目标图像的权值矩阵

y(1)=a/2;

y(2)=b/2;

tic_x=rect(1)+rect(3)/2;

tic_y=rect(2)+rect(4)/2;

m_wei=zeros(a,b);%权值矩阵

h=y(1)^2+y(2)^2 ;%带宽

for i=1:a

    for j=1:b

        dist=(i-y(1))^2+(j-y(2))^2;

        m_wei(i,j)=1-dist/h; %epanechnikov profile

    end

end

C=1/sum(sum(m_wei));%归一化系数

%计算目标权值直方图

%hist1=C*wei_hist(temp,m_wei,a,b);%target model

hist1=zeros(1,a*b);

for i=1:a

    for j=1:b   

        %rgb颜色空间量化为16*16*16 bins

        q_r=fix(double(temp(i,j,1))/16);  %fix为趋近0取整函数

        q_g=fix(double(temp(i,j,2))/16);

        q_b=fix(double(temp(i,j,3))/16);

        q_temp=q_r*256+q_g*16+q_b;            %设置每个像素点红色、绿色、蓝色分量所占比重           

        hist1(q_temp+1)= hist1(q_temp+1)+m_wei(i,j);    %计算直方图统计中每个像素点占的权重

    end

end

hist1=hist1*C;

rect(3)=ceil(rect(3));

rect(4)=ceil(rect(4));

%读取序列图像

myfile=dir('\*.jpg');

lengthfile=length(myfile);

  

for l=1:lengthfile

    Im=imread(myfile(l).name);

    num=0;

    Y=[2,2];

    

    

    figure();

   % imshow(Im);

    

[temp,rect]=imcrop(I);

[a,b,c]=size(temp); 

  %mean shift迭代

    while((Y(1)^2+Y(2)^2>0.5)&&num<20)   %迭代条件

        num=num+1;

       temp1=imcrop(Im,rect); 

       %计算侯选区域直方图

       %hist2=C*wei_hist(temp1,m_wei,a,b);%target candidates                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                                                                                                                                      

       hist2=zeros(1,a*b);

       for i=1:a

         for j=1:b

        q_r=fix(double(temp1(i,j,1))/16);

        q_g=fix(double(temp1(i,j,2))/16);

        q_b=fix(double(temp1(i,j,3))/16);

        q_temp1(i,j)=q_r*256+q_g*16+q_b;

        hist2(q_temp1(i,j)+1)= hist2(q_temp1(i,j)+1)+m_wei(i,j);

         end

       end

       hist2=hist2*C;

      % figure();

       subplot(1,2,1);

       plot(hist2);

       hold on;

       

       w=zeros(1,a*b);

       for i=1:a*b

           if(hist2(i)~=0)

              w(i)=sqrt(hist1(i)/hist2(i));

           else

           w(i)=0;

           end

       end

           

        %变量初始化

        sum_w=0;

        xw=[0,0];

       for i=1:a;

           for j=1:b

               sum_w=sum_w+w(uint32(q_temp1(i,j))+1);            

               xw=xw+w(uint32(q_temp1(i,j))+1)*[i-y(1)-0.5,j-y(2)-0.5];                    

           end

       end

       Y=xw/sum_w;

          %中心点位置更新  

           rect(1)=rect(1)+Y(2);

           rect(2)=rect(2)+Y(1);

    end

 %跟踪轨迹矩阵

    tic_x=[tic_x;rect(1)+rect(3)/2];%rect[1]是x坐标；rect[3]标注矩形的长

    tic_y=[tic_y;rect(2)+rect(4)/2];%rect[2]是y坐标；rect[4]标注矩形的宽

    

    v1=rect(1);

    v2=rect(2);

    v3=rect(3);

    v4=rect(4);

    %显示跟踪结果

    subplot(1,2,2);

    imshow(uint8(Im));

    title('目标跟踪结果及其运动轨迹');

    hold on;

    plot([v1,v1+v3],[v2,v2],[v1,v1],[v2,v2+v4],[v1,v1+v3],[v2+v4,v2+v4],[v1+v3,v1+v3],[v2,v2+v4],'LineWidth',2,'Color','r');

    plot(tic_x,tic_y,'LineWidth',2,'Color','b');

end