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meanshift算法思想其实很简单：利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。它要做的就是输入一个在图像的范围，然后一直迭代（朝着重心迭代）直到满足你的要求为止。但是他是怎么用于做图像跟踪的呢？这是我自从学习meanshift以来，一直的困惑。而且网上也没有合理的解释。经过这几天的思考，和对反向投影的理解使得我对它的原理有了大致的认识。
在opencv中，进行meanshift其实很简单，输入一张图像（imgProb），再输入一个开始迭代的方框（windowIn）和一个迭代条件（criteria），输出的是迭代完成的位置（comp ）。 int cvMeanShift( const void* imgProb, CvRect windowIn, CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* comp ) 但是当它用于跟踪时，这张输入的图像就必须是反向投影图了。 为什么必须是反向投影图呢？首先我们要理解什么是反向投影图。 简单理解它其实实际上是一张概率密度图。经过反向投影时的输入是一个目标图像的直方图（也可以认为是目标图像），还一个输入是当前图像就是你要跟踪的全图，输出大小与全图一样大，它上像素点表征着一种概率，就是全图上这个点是目标图像一部分的概率。如果这个点越亮，就说明这个点属于物体的概率越大。现在我们明白了这原来是一张概率图了。当用meanshift跟踪时，输入的原来是这样一幅图像，那也不难怪它可以进行跟踪了。 半自动跟踪思路：输入视频，用画笔圈出要跟踪的目标，然后对物体跟踪。 用过opencv的都知道，这其实是camshiftdemo的工作过程。 第三步：根据反向投影图和输入的方框进行meanshift迭代，由于它是向重心移动，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。 第四步：然后下一帧图像时用上一帧输出的方框来迭代即可。 第一步：运用运动检测算法将运动的物体与背景分割开来。 第二步：提取运动物体的轮廓，并从原图中获取运动图像的信息。 第四步：根据反向投影图和物体的轮廓（也就是输入的方框）进行meanshift迭代，由于它是向重心移 动，即向反向投影图中概率大的地方移动，所以始终会移动到物体上。 第五步：然后下一帧图像时用上一帧输出的方框来迭代即可。 总结：用meanshift进行跟踪最重要的一点是输入图像的把握，也就是要让它的迭代能越来越迭代到目标上。这种图像也不一定就是反向投影图，只要是一幅反映当前图像中每个像素点含有目标概率图就可以了，其实反向投影图就是这样的一幅图而已。 转载地址：http://mvnii.baihongyu.com/