//对运动物体的跟踪：
//如果背景固定,可用帧差法 然后在计算下连通域 将面积小的去掉即可
//如果背景单一,即你要跟踪的物体颜色和背景色有较大区别 可用基于颜色的跟踪 如CAMSHIFT 鲁棒性都是较好的
//如果背景复杂,如背景中有和前景一样的颜色 就需要用到一些具有预测性的算法 如卡尔曼滤波等 可以和CAMSHIFT结合
#ifdef _CH_
#pragma package <opencv>
#endif
#ifndef _EiC
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
#include <ctype.h>
#endif
IplImage *image = 0, *hsv = 0, *hue = 0, *mask = 0, *backproject = 0, *histimg = 0;
//用HSV中的Hue分量进行跟踪
CvHistogram *hist = 0;
//直方图类
int backproject_mode = 0;
int select_object = 0;
int track_object = 0;
int show_hist = 1;
CvPoint origin;
CvRect selection;
CvRect track_window;
CvBox2D track_box;
//Meanshift跟踪算法返回的Box类
//typedef struct CvBox2D{
//CvPoint2D32f center; /* 盒子的中心 */
//CvSize2D32f size; /* 盒子的长和宽 */
//float angle; /* 水平轴与第一个边的夹角，用弧度表示*/
//}CvBox2D;
CvConnectedComp track_comp;
//连接部件
//typedef struct CvConnectedComp{
//double area; /* 连通域的面积 */
//float value; /* 分割域的灰度缩放值 */
//CvRect rect; /* 分割域的 ROI */
//} CvConnectedComp;
int hdims = 16;
//划分直方图bins的个数，越多越精确
float hranges_arr[] = {0,180};
//像素值的范围
float* hranges = hranges_arr;
//用于初始化CvHistogram类
int vmin = 10, vmax = 256, smin = 30;
//用于设置滑动条
void on_mouse( int event, int x, int y, int flags, void* param )
//鼠标回调函数,该函数用鼠标进行跟踪目标的选择
{
if( !image )
return;
if( image->origin )
y = image->height - y;
//如果图像原点坐标在左下,则将其改为左上
