在OpenCV里使用Camshift算法的实现
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2020-09-18
10:03:13
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在在OpenCV里使用里使用Camshift算法的实现算法的实现
主要介绍了在OpenCV里使用Camshift算法的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定
的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
前面学习过Meanshift算法，在观察这个结果标记时，会发现有这样一个问题，如下图：
汽车比较远时，用一个很小的窗口就可以把它框住，这是符合近大远小的投影原理，当比较近的时候如下：
相同大小的窗口已经不能包围它了，那么这样跟踪目标对象就成为了一个问题，怎么样来更改它呢？那么就是Camshift (Continuously
Adaptive Meanshift)算法引入的原因了。同时还会有一个问题，怎么样判断物体旋转的方向，这个算法也会解决这样的问题。这个算法
发表在1998年的论文《Computer Vision Face Tracking for Use in a Perceptual User Interface》里。
这个算法，首先应用meanshift找到最大密度，然后再更新窗口的大小，接着计算最适合外包椭圆；如果不合适又进入一轮迭代过程。直
满足meanshift的条件，并且窗口大小也合适为止。
Camshift函数返回两个值，第一个值ret是一个旋转的窗口，第二个值是窗口搜索位置给下一次搜索使用的。例子如下：
#python 3.7.4,opencv4.1
#蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579
#
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
capture = cv2.VideoCapture(1)
if not capture.isOpened:
print('Unable to open: ')
exit(0)
#获取第一帧图片
ret,frame = capture.read()
#设置目标窗口
#读取文件
find = cv2.imread('luohu1.png')
h,w = find.shape[:2]
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