c++,基于opencv Camshift目标自动跟踪算法源码;c++,基于opencv Camshift目标自动跟踪算法源码

Kalman滤波与camshift同时使用的单目标追踪，在python上使用opencv实现，简单使用。

camshift.m 这个主程序，首先是一些变量的初始化，读取视频，然后让用户选择目标，计算目标的hue直方图histogram，此后就开始对每一帧做跟踪处理。 跟踪算法中，先是读取图像，变换到hsv空间，根据histogram对每个像素赋值，得到权重图propmap，然后用meanshift方法对以此前的重心为中心的矩形框范围内的像素求新的重心位置，迭代到重心位置比较稳定，或者是迭代次数超过15次为止，这样这一帧的跟踪完成。

人脸检测与追踪 使用CamShift，卡尔曼滤波器，光流的人脸检测和跟踪 客观的 ： 在电影的第一帧中检测面部 使用预训练的Viola-Jones检测器 使用以下方法跟踪电影中的脸部： CAMShift 粒子过滤器 人脸检测器+卡尔曼滤波器（总是运行kf.predict（），并在获得新的人脸检测时运行kf.correct（）） 人脸检测器+光流跟踪器（人脸检测器发生故障时，请使用OF跟踪器）。

通过sift实现了大目标的检测，camshift（注释详细）实现了小目标的检测，程序和论文还有可执行文件一起上传

Camshift Camshift Camshift Camshift

我修改的matlab版本的camshift可以直接运行-pan.baidu.coms1hqkjeIS.txt 针对之前网上的其它matlab版本的camshif不能运行的问题，我对其进行了修改。具体修改内容写在说明里面了。现在可以下载后直接运行了。 camshift_matlab_ilekoaiq.zip 可以直接运行

针对Camshift跟踪算法无法适应目标的高速运动、背景复杂和遮挡的情况，提出了一种改进算法。将Kim算法和卡尔曼滤波状态预测引入，用Kim算法提取运动目标区域信息，根据以往目标位置点的信息对当前帧中目标的可能位置预测，解决了传统Camshift算法的一些局限。实验表明改进算法在目标高速运动、遮挡情况下，仍能进行有效跟踪。

C#下的目标跟踪 camShift算法都是在OpenCV和C++的框架下实现的，这个程序可以在.Net下运行，并且返回位置的坐标和跟踪物体的角度。

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向并分别进行叠加计算,所得帧差图像中的运动目标图像更清晰、噪点更突出,使前景图像与背景图像更容易分离,后续的二值化、滤波、填充及膨胀腐蚀等形态学处理更加容易。在Labview软件平台上,采用上述算法与Camshift算法联合实现了对矿井运动目标的检测和跟踪。现场测试结果表明:该联合算法可以完成对矿井运动目标的实时、准确检测与跟踪,还可与矿井现有安全生产监测监控系统实现联动,可最大限度地确保矿井生产安全。