基于camshift算法实现投影画笔的轨迹追踪
基于CamShift算法的运动目标跟踪研究
基于CamShift算法的运动目标跟踪研究摘要：运动目标跟踪是计算机视觉的一个重要研究内容，通过对多幅连续图像的处理，达到对图像中特定目标检测和跟踪的目的。
以对目标跟踪问题的分析为基础，研究了基于CamShift （Continuously Adaptive MeanShift）算法的运动目标跟踪实现策略，基于目标的颜色特征进行跟踪，以均值移动策略作为目标的搜索算法，有效减少了特征搜索时间，实现了运动目标的快速定位。
详细讨论了算法的设计和实现过程，并以实现的运动目标跟踪算法为基础开展了实例实验，验证了所研究算法的有效性。
关键词：目标跟踪CamShift算法视觉跟踪均值移动算法计算机视觉中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）12（c）-0158-02Research of Moving Target Tracking Based on CamShift AlgorithmHuang Haitao Yu Bicheng Dong Huiwen Yan Jun（Computer Engineering College of Nanjing Institute of Technology，Nanjing Jiangsu，211167，China）Abstract：Moving target tracking is one of the mostimportant research focus in computer vision. By processing several continuous images，moving target can be detected and tracked. Based on the analysis of moving target tracking problem，the implementation strategy is presented in this paper.The CamShift algorithm is evolved from MeanShift algorithm，taking color characteristics of objects as key factors to reduce times of tracking target object.Based on the research of theoretical model for target tracking，the design and implementation of the strategy is proposed in this paper.The numerical experiments are discussed to ensure the validation of this implementation.Key Words：Target tracking；CamShift algorithm；Tvision tracking；MeanShift；Computer vision运动目标跟踪是计算机视觉的重要研究内容之一，通过对实时采集的、包含目标对象的多幅连续图像进行数字化处理，达到对图像中目标物体进行检测、识别、理解和跟踪的目的。
基于CAMshift算法的目标跟踪研究
基于CAMshift算法的目标跟踪研究目标跟踪是计算机视觉中的一个重要问题。
随着计算机技术的发展，目标跟踪技术得到了广泛的研究和应用。
其中，CAMshift 算法是一种经典的目标跟踪算法之一。
本文将介绍CAMshift算法的基本原理、优缺点以及应用。
一、CAMshift算法的基本原理CAMshift算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法。
该算法擅长于跟踪颜色信息相对稳定的目标，如人脸、车辆等。
具体来说，CAMshift算法首先利用颜色直方图来描述目标的颜色信息。
然后，通过对直方图进行归一化，得到标准化的颜色直方图。
接下来，通过反向投影，计算图像中每个像素与目标颜色直方图之间的相似度。
将相似度最高的像素作为目标的中心点，并利用Meanshift算法进行目标的迭代更新。
最终，通过利用CAMshift算法实现目标的自适应缩放和旋转。
总结来说，CAMshift算法的基本原理可以归纳为：颜色直方图描述目标颜色信息，反向投影获取像素与目标颜色直方图的相似度，Meanshift算法进行迭代更新，CAMshift算法实现目标自适应缩放和旋转。
二、CAMshift算法的优缺点CAMshift算法具有如下的优点：1. 强鲁棒性。
CAMshift算法采用的颜色直方图具有很强的鲁棒性，能够适应环境光线变化、物体表面材质变化等情况。
2. 高速度。
CAMshift算法能够在实时性要求比较高的场合下实现目标跟踪，速度较快。
3. 自适应性。
CAMshift算法能够通过自适应缩放和旋转来适应目标尺度和方向的变化，能够有效地跟踪运动目标。
但是，CAMshift算法也存在一些缺点：1. 对光照和噪声比较敏感。
在光照和噪声较大的情况下，由于颜色直方图会受到影响，导致跟踪效果下降。
2. 不适用于多目标跟踪。
由于CAMshift算法只能根据单个颜色直方图进行目标跟踪，因此不适用于多目标的跟踪。
三、CAMshift算法的应用CAMshift算法已经在许多领域得到了广泛的应用。
基于CamShift算法和嵌入式的目标跟踪系统
标 的跟 踪 。
方 图，其 中，不 同Ｈ分 量值 的概率 和像素总数各不相 同，查
１．１数据 采 集
找 Ｈ分量 大小的概 率 ，可 以到颜 色概 率查找表 查 找 。再将
系 统 中的Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ通 过 排 线连 接 摄 像 头模 块 （Ｐｉ 图像 中像素 的值 用其颜 色出现的概率对 替换 ，就得到 了颜
ｐｙｉｍａｇｅｓｅａｒｃｈ．ｃｏｍ ／２０１５／０５／２５／ｂａｓｉｃ－ｍｏｔｉｏｎ－ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ—ａｎｄ－ｔｒａｃｋｉｎｇ－ｗｉｔｈ－ｐｙｔｈｏｎ－ａｎｄ－ｏｐｅｎｃｖＬ
【３】克勒，布拉德斯基．学习ＯｐｅｎｃＶ中文版［Ｍ】于 仕琪，刘瑞桢，译 北京：清华大学出版社，２００９．
Ｅｍ ｂｅｄｄｅｄ ｔａｒｇｅｔ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃａｍ Ｓｈｉｆｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
算 法 还 未移 植 到 相 关平 台。
轴和Ｙ轴双方向转 向。
由于嵌入式和各类开源硬件具有方便携带、占位置小等
进行运动分析之前，为了提高精确度并 降低数据量和方
优势，故在无法连接 计算机 的地方，如野外、便利店 门口、街 便计算机进行 颜色之 间的对 比处理 ，故先 进行反 向投影 图
口等地 ，可实时完成对采集数 据的处理 。因此，根据上述情 处理。随后程 序将 图像帧进 一步转换为灰 阶 图像 ，并 调整
Ｘ ．Ｙ
（２６４，８９）
△ 】‘．△ Ｙ
（＋３。一２）
头，没有识别时的 （０，０）坐标均不会写）ｋｏｕｔｐｏｓ３￣＠。 通过Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ＿］＝Ｐｙｔｈｏｎ程序对坐标 的处理 ，即可得到
控制方 向的４位二进 制码用于控 制舵机 方 向，处 理方 式如
基于改进CAMShift的运动目标跟踪算法2014
backgroun密度分布的形式， 也不需要设置模型参数 及参数优化。只要样本充足， 核密度估计就能渐进收敛 于任何一个概率密度函数 。核密度估计的目的是在 已知一定数量的样本点的情况下， 尽量地逼近一个未知 概率密度分布函数 [11]。在核密度估计中发挥作用的单 元是众多具有相同尺度与形态的核函数。 假设 x i (i = 1 2 N ) 为未知概率密度分布产生的 维度为 d 的 N 个样本点，x i Î Rd 。核密度估计函数可 以表示为：
2.2
基于非线性核密度估计的目标检测
已知一组由 N 幅图像组成的序列， 定 义 xi Î
可以求得当前搜索窗口的质心位置为： M10 M 01ù ( u c v c ) = é ê ú M ë 00 M 00û
（9）
然后调整搜索窗口的大小， 并将搜索窗口的中心移 动到质心。直到窗口中心与质心间的移动距离小于预 设的阈值或者运算次数达到预设值， 则认为满足收敛条 件， 进入下一帧图像进行新的目标搜索。相对于当前 帧， 下一帧中搜索窗口的长度 l 和宽度 w 分别按下式更新。
150
2014， 50 （11）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
Kalman 滤 波 和 CAMShift 相 结 合 的 抗 遮 挡 的 目 标 跟 踪 解决方案。
作为核函数的概率密度估计函数为：
Pr ( x t ) =
2 N 3 æ æ x - xi ö ö 15 ç ÷ 1 ç ÷ ÷ åÕç 8 π N × h3 i = 1 j = 1 è è h ø ø
M11 = å å uv × I ( u v )
u v
CAMShift 算法以逐帧处理视频序列的方式完成目 标的连续跟踪 [14]。
基于Camshift算法的跟踪系统
阶矩 获得 ， Ｃ ａ ｍｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 可 以得 到 目标 的质 心 坐标 ， 后 续 的处 理 与前 面类 似 ， 每得 到下 一帧 图像 ， Ｃ ａ ｍｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 算 法能 够 自动 调 节窗 口的大小 ， 并利用 当前帧 的位置来 预测 下一帧的参数 即 窗 口的位 置与大小 。具体步骤与流程如下 。
，
， ｙ ０ ＝
．
（ ５ ）
在视频 图像 序列中 ， 我们可 以得 到人脸 目标 颜色 的概率
分布 ， 利用 重心 的方 法… ， 可 以通过 图像 目标 的零 阶矩与一
Ｙ ） 是 坐标 ， Ｙ的像素值 ， ｘ Ｃ ＿（ １ ， Ｗ） ， ， ， （ １ ， ｈ ） 。
３ ）对搜索窗 口长 Ｗ宽 ｈ重新设定 为上步骤中搜 索窗 口
中， 设定 初始的搜索窗 口 ｓ ， Ｗ， ｈ分别 代表窗 口的长与宽 ］ 。
从【 ０ ， ｍ ａ ｘ （ ｑ ） ］ 到［ ０ ， ２ ５ ５ ］ ， Ｐ ｕ － ＇ 而 ． ３ ３ × ｑ ｕ ｕ ＝ ｌ ， ２ ， …√ 。
采集 的视频 中的像 素我们 可 以通 过直 方 图中相应 的统
确 定初 始窗 口的 位置 与大小
ｌ ＝二工： 原 始 图 像 帧ｌ
Ｉ Ｒ Ｃ Ｂ 转Ｈ Ｓ Ｖ Ｉ ［ Ｉ ＿ － ±
广＿
— — 一 — —
照的影响 。而 Ｃ ａ ｍ ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 算法正是在此特点下 的最好 方法 … ， 该算法重要 的一步就将图像完成 了从 Ｒ Ｇ Ｂ颜色空 间向 Ｈ Ｓ Ｖ
颜色 空间的转 换， 随后通 过对 Ｈ分 量 的分离 提取 进 而完成
二［
ｌ 提取Ｈ 分量 Ｉ Ｉ
Ｃ ａ ｍｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 获取人 脸 区域特 征
基于改进CamShift算法的嵌入式目标跟踪系统设计(方案)
标记运动目标
三、背景差法
当前图像的像素值与背景图像的像素值相减
Dk (x, y) fk (x, y) Bk (x, y)
通过设置一定的阈值，分割运动目标。
1 Tk (x, y) 0
Dk (x, y) T Dk (x, y) T
Page ▪ 9
背景差法检测效果
三、帧差法
帧间差法是将连续的两帧图像或三帧图像像素相减，像素变化大 于一定阈值，认为存在运动物体引起，则为前景，通过对运动物 体标记，确定目标的位置。
KNN学习是一种统计分类器，是经典的机器学习算法之一。 KNN算法又叫K最邻近分类算法，每个样本都可以用它最接近
的k个邻居来代表。 已知一个样本空间里的部分样本分成几个类，待分类的数据通
过找出与自己最接近的K个样本，由这K个样本决定待分类数 据为哪一类。
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基于KNN的分类
三、KNN机器学习算法
Page ▪ 5
平台搭建工作
OpenCV3和contrib模块
摄像头
树莓派3B+平台 Raspbian(Linux)操作系统
系统平台搭建
树莓派3B+是基于ARM Cortex-A53的微机主板，1.2GHz的64位四
核处理器，树莓派处理平台可以通过USB摄像头采集图像，实验中采
用测试视频进行实验，安装OpenCV3和Contrib模块，显示器使用
HDMI连接。
Page ▪ 6
三、运动目标检测的相关技术
运动目标的准确分割，对于获取目标的特征信息非常 重要，直接影响到进一步的运动目标跟踪的处理，传统的 运动目标检测算法主要有背景差法，帧间差法，光流法， 这些方法都有各自的缺点和不足，不能准确分割运动目标。 本文选用基于KNN的背景分割器进行运动目标检测。
基于Camshift 方法的视觉目标跟踪技术综述
基于Camshift 方法的视觉目标跟踪技术综述作者：伍祥张晓荣潘涛朱文武来源：《电脑知识与技术》2024年第17期摘要：视觉目标跟踪技术是机器视觉、模式识别等相关领域中重要的研究内容之一。
受限于场景的复杂度、目标速度、目标的遮挡程度等状况，其相关研究具有一定的难度和挑战性，而均值漂移及其相关算法是解决该类问题的重要途径。
首先介绍视觉目标跟踪的研究方法和原理，然后介绍Camshift方法的前身Meanshift方法的原理和算法过程，并做出相应的分析和阐述。
再介绍针对Camshift算法的相关研究和改进方法，最后总结Camshift方法的应用情况以及后续可能的研究方向。
关键词：机器视觉；模式识别；目标跟踪；Meanshift；Camshift中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2024）17-0011-04 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：0 引言实现视觉目标跟踪可能的前置步骤包括目标分类、物体检测以及图像分割。
目标分类是指根据目标在图像中呈现的特征，将不同类别的目标加以区分的图像处理方法。
物体检测是指在某张图像中，检测出目标出现的位置、尺度以及其對应的类别。
相较于目标分类，物体检测不仅需要指出其类别，还需返回该目标在图像中的物理坐标信息，其量化度得到了增强。
而图像分割在物体检测的基础上提出了更加精细的要求，即不仅需要指出物体在图像中的坐标位置信息，还要标注出目标在图像中的精准轮廓，其难度和复杂度进一步提升。
上述技术在图像处理过程中，存在一些共性化的技术难点，比如尺度变化、部分遮挡等[1-2]。
针对物体尺度变化，一种常规的方式是采用尺度不变特征变换（SIFT）技术[3]，通过尺度空间极值计算、关键点定位、方向和幅值计算以及关键点描述等步骤完成目标在尺度变化时的特征匹配。
针对目标部分区域被遮挡的问题，Wang B等[4]提出了一种通过网络流优化的轨迹片段（tracklet）关联中的在线目标特定度量来忽略目标被遮挡的时段，从而连续化目标运动轨迹；Fir⁃ouznia Marjan[5]提出了一种改进的粒子滤波方法，通过状态空间重构，在有遮挡的情况下提升目标跟踪的精度。
基于CamShift的跟踪系统的设计
ｐｏ ｕｅ ｒ ｍ ｂ ｃ ｈｓ ｇａ ｍｏ ｅ， ｏ ｕｅ ｎｏｍａｉｎｉｕｅ ｒｖｏｓ ｏａｊ ｔ ｕｒｎ ａｃ ｎ ｏ ｓ ｅａｄｌｃｔ ｎ，ｈ ｏ ｒｄ ｃｄｆ ｏｊ ｔ ｉｏｒｍ ｏ ｅ ｔ ｄ ｌ ｃｍｐ ｔｄｉｆｒ ｔ ｓ ｓｄｐｅｉ ｌ ｄｕ ｒｅ ｔｅｒｈｗｉｄｗ ｚ ｏａｉ ｔｅ１— ｏ ｕ ｙｔ ｓｃ ｓ ｉ ｎ ｏ ｃｔ ｎａｄｓｅｏ ｔｅ ｏ ｒ ｂ ｅ ｏｎ ． ｅ ｌｕａｅ ｉ ｌ ｅ ｅ ｔｒｍ ｔｅｐ ｔｒ ｅｔ １ ｈ ａｇｔ Ｃｉｔａ Ｓ Ｄ Ｐｔ ｅｉ ａｉ ｚ ｆ ｈ ｌ ｄ ｊ ａ ｆｕｄ Ｔｈｎｃ ｃｌ ｄｓ ａ ｍ ｆｏ ｈ ｉｕｅ ｎｒ ．Ｔ ｅｔｒｅ Ｐ ｓ ｈｔ ｅ Ｓ ｏｄ ｇ ｏ ｎ ｉ ｃｏ ∞ｔ ｒ ａ ｔ ｐｃ ｎ ｃ ｃ ａ ｕ ｓ ｎ
１ 上位机 系统 ： 供了一个人机 界面 ， 用来 完 ） 提 主要
成 图像数据实时处理和传输。
２ 下位机系统 ： ） 即伺服控制系统 。包括控制单元 、 直流伺服电机 和云台、 伺服驱 动单 元和编码器 ， 形成 ～
动控制 、 计算机应用 、 信息科学技术于一体的。识别和 跟踪 的 目的就是通过对摄像头捕获的图像序列进行分
，
影 图 ， 根据 上一 帧得到 的结 果 自适 应调 整搜索 窗 口的位 置和大 小 ， 并 得到 当前图 像 中 目 的尺 寸 和 中心位 置 然后 计算 中 标 心位 置距 离 图像 中心 的偏 移量 ； 机是 利用 Ｄ Ｐ设 计的 一套运 动控 制系统 ， 自主研 发 的 Ｄ Ｐ型 伺服放 大器 直 流伺服 下位 Ｓ 由 Ｓ
基于Camshift的笔迹跟踪方法的研究
基于Camshift的笔迹跟踪方法的研究随着科技的发展和智能设备的普及，手写输入在移动设备上的应用越来越广泛。
然而，由于移动设备的屏幕尺寸较小，手指粗大，手写输入的准确性和流畅度成为了一个挑战。
为了提高手写输入的效果，研究人员提出了基于Camshift的笔迹跟踪方法。
Camshift是一种用于目标跟踪的算法，它基于颜色直方图的统计特征来追踪目标的位置和大小。
在手写输入中，使用Camshift算法可以追踪用户手指的运动轨迹，并将其转换成文字。
基于Camshift的笔迹跟踪方法的研究主要包括以下几个方面。
首先，需要对手指的颜色进行建模。
通过对手指的颜色进行建模，可以将手指与其他物体区分开来，从而准确地追踪手指的位置。
其次，需要对手指的运动进行跟踪。
通过使用Camshift算法，可以追踪手指的运动轨迹，并将其转换成文字。
这样，用户可以通过手指在屏幕上的滑动来输入文字。
然后，需要对手指的压力进行检测。
通过检测手指的压力，可以实现手写输入的流畅度。
当手指的压力较大时，输入的文字会更加粗体；当手指的压力较小时，输入的文字会更加细体。
最后，需要对手指的速度进行控制。
通过控制手指的速度，可以实现手写输入的准确性。
当手指的速度较快时，输入的文字会更加倾斜；当手指的速度较慢时，输入的文字会更加直立。
基于Camshift的笔迹跟踪方法的研究在手写输入的领域具有重要的意义。
它可以提高手写输入的准确性和流畅度，使用户在移动设备上的输入体验更加顺畅。
随着研究的不断深入，基于Camshift的笔迹跟踪方法在未来的发展中将会有更广阔的应用前景。
基于改进的Camshift算法的目标跟踪研究
基于改进的Camshift算法的目标跟踪研究【摘要】研究了几种常用的目标跟踪算法，为了提高目标跟踪的准确率和鲁棒性，提出一种改进的Camshift目标跟踪算法。
将色彩空间由RGB空间转化为HSV空间，利用反向投影法把目标概率分布映射到目标图像上，构建跟踪窗口，采用改进的Camshift算法在视频中跟踪运动目标。
实验表明，改进的Camshift 算法跟踪目标准确率高、鲁棒性好。
【关键词】目标跟踪；Camshift；色彩空间；反向投影；均值漂移1.引言目标跟踪是图像处理领域的一个研究热点，在视频监控、公安安防、医疗诊断、人工智能等方面应用广泛。
目标跟踪是指提取视频序列中每帧图像中目标的位置，在跟踪过程中，目标的外观、运动参数等信息也同步更新，提高目标检测算法的稳定性、鲁棒性和准确性是当前该领域的研究热点。
由于目标检测研究的重要性和紧迫性，国内外众多学者围绕该课题进行了研究，提出了许多卓有成效的方法，主流的目标跟踪算法可分为如下三类：基于均值漂移的方法（Meanshift），基于Kalman滤波的方法和基于滤波理论的方法。
Meanshift算法[1]不需要参数，模式匹配速度快，但是该算法缺少必要的模板更新，当跟踪目标运动速度过快或者存在尺寸变化时，跟踪的准确率不高。
为了解决Meanshift算法在特殊情况下检测不准的问题，Bradski[2]将Meanshift扩展到整个连续的视频序列中，根据跟踪目标的大小自动调整跟踪窗口大小，提出了自适应的均值漂移方法，即Camshift算法。
该算法不易受目标形状、大小及光照等环境因素的影响，只要给定被跟踪目标，就可以对目标区域进行连续跟踪。
但Camshift算法仅在单一特征上检测，以此结果作为滤波器的观测值不可靠，造成跟踪准确率下降。
本文提出了一种改进的Camshift算法的目标跟踪算法，实验证明，提出的算法准确率显著提高，鲁棒性好。
2.改进的Camshift算法2.1 颜色空间转换为了用计算机来表示和处理颜色，必须采用定量的方法来描述颜色，即建立颜色彩空间。
CamShift_目标跟踪算法毕业设计
CamShift_目标跟踪算法毕业设计武汉理工大学本科生毕业设计（论文）局部CamShift跟踪算法学院（系）：理学院专业班级：信计0703学生姓名：刘毅指导教师：楚杨杰学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权省级优秀学士论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
本学位论文属于1、保密囗，在年解密后适用本授权书2、不保密囗。
（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：年月日导师签名：年月日毕业设计(论文)任务书学生姓名：刘毅专业班级：信息与计算科学0703班指导教师：楚杨杰工作单位：武汉理工大学理学院设计(论文)题目：跟踪算法的研究设计（论文）主要内容：该论文在国内外现有的跟踪算法研究基础之上，深入讨论目前的主流跟踪算法Mean-Shift跟踪算法，并且讨论Mean-shift的本质原理以及应用到目标跟踪的应用方法，并同时讨论了Mean-shift算法的改进算法Camshift。
在编程分析算法的跟踪优缺点以后，提出自己创建的算法：局部Camshift算法，最后，应用大量实践视频来做跟踪，分析跟踪效果。
要求完成的主要任务:1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于5篇，完成开题报告；2、深入理解Mean-shift算法原理机制，了解Mean-shift的算法本质；3、理解Mean-shift算法用作跟踪的原理，并且掌握Camshift跟踪算法最后再加以改进；4、完成不少于20000英文(5000汉字)的英文文献翻译；5、完成不少于12000字的毕业设计论文.必读参考资料：[1] K.Fukunaga and L.D.Hostetler,"The Estimation of the Gradient of a DensityFunction,with Applications in Pattern Recognition" IEEE rmationTheory,vol.21,pp.32-40,1975.[2]D. Comaniciu and P. Meer, “Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature SpaceAnalysis,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24, no. 5, pp.603-619, May 2002.[3]aniciu, V. Ramesh, and P.Meer "Real-Time Tracking of Non-Rigid Objects UsingMean Shift" Proc Eighth Int'lConf. Computer Vision, vol,21,pp.331-337,1996[4] G.R.Bradski,"Computer Vision Face Tracking as aComponent of a Perceptual User Interface,"Proc.IEEE Workshop Applications of Computer Vision,pp.214-219,Oct.1998指导教师签名：系主任签名：院长签名(章)武汉理工大学本科学生毕业设计（论文）开题报告注：1．开题报告应根据教师下发的毕业设计（论文）任务书，在教师的指导下由学生独立撰写，在毕业设计开始后三周内完成。
基于Camshift算法的运动目标实时跟踪系统
基于C amshift 算法的运动目标实时跟踪系统董 蓓,谢勤岚,贾 茜(中南民族大学电信学院 湖北武汉 430074)摘 要:设计了一个基于Camshift 算法的摄像机对目标的实时跟踪系统。
应用该算法检测到每帧图像中目标的尺寸和中心位置,得到的数据通过串口控制云台的转动,使目标物体始终在摄像头的视场范围内,以实现摄像机对目标的同步跟踪。
系统运行结果表明,当运动目标的距离和速度在一定的范围内时,能够实现实时跟踪。
关键词:目标跟踪;Camshift 算法;摄像机;串口通信中图分类号:TP391.4 文献标识码:B 文章编号:10042373X (2008)192116203R eal 2time T racking System for Motive Object B ased on C amshift AlgorithmDON G Bei ,XIE Qinlan ,J IA Qian(Department of Electronics and Information Engineering ,South Central University for Nationalities ,Wuhan ,430074,China )Abstract :The system is designed to realize the real 2time tracking for motive object based on Camshift algorithm.By the al 2gorithm ,the centroid and size of the object are found in each frame.Then the data is transmitted by serial communication to control PTZ.So the system can track the object by camera to ensure it being inside of scene of camera all along.The results show that real 2time tracking is efficient when the distance and the rate of movement of the object are in a certain range.K eywords :object tracking ;camshift algorithm ;camera ;serial communication收稿日期:2007204215基金项目:国家自然科学基金(40774089);中南民族大学自然科学基金(YZY04009)1 引 言对视频序列中感兴趣的目标进行有效的跟踪是计算机视觉中重要的课题。
用Camshift算法对指定目标进行跟踪
⽤Camshift算法对指定⽬标进⾏跟踪原理Camshift算法是Continuously Adaptive Mean Shift algorithm的简称。
它是⼀个基于MeanSift的改进算法。
它⾸次由Gary R.Bradski等⼈提出和应⽤在⼈脸的跟踪上，并取得了不错的效果。
因为它是利⽤颜⾊的概率信息进⾏的跟踪。
使得它的执⾏效率⽐較⾼。
Camshift算法的过程由以下步骤组成：（1）确定初始⽬标及其区域；（2）计算出⽬标的⾊度（Hue)分量的直⽅图；（3）利⽤直⽅图计算输⼊图像的反向投影图（后⾯做进⼀步的解释）；（４）利⽤MeanShift算法在反向投影图中迭代收索，直到其收敛或达到最⼤迭代次数。
并保存零次矩。
（5）从第（4）步中获得收索窗体的中⼼位置和计算出新的窗体⼤⼩。
以此为參数，进⼊到下⼀幀的⽬标跟踪。
（即跳转到第（2）步）；代码#include "stdafx.h"#include "opencv2/video/tracking.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>#include <ctype.h>using namespace cv;using namespace std;Mat image;bool backprojMode = false;bool selectObject = false;int trackObject = 0;bool showHist = true;Point origin;Rect selection(0,0,50,50);static void onMouse( int event, int x, int y, int, void* ){switch( event ){case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:origin = Point(x,y);selection = Rect(x,y,0,0);selectObject = true;break;case CV_EVENT_LBUTTONUP:selectObject = false;if( selection.width > 0 && selection.height > 0 )trackObject = -1;break;}if( selectObject ){selection.x = MIN(x, origin.x);selection.y = MIN(y, origin.y);selection.width = std::abs(x - origin.x);selection.height = std::abs(y - origin.y);}}int main( int argc, const char** argv ){cv::VideoCapture capture(0);capture.set( CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,640);capture.set( CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,480 );if(!capture.isOpened())return -1;double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); //获取帧率int delay = 1000 / rate; //计算帧间延迟；Mat frame,image,hsv,mask,hue;namedWindow("test",CV_WINDOW_AUTOSIZE);setMouseCallback("test",onMouse,0);while (1){capture>>frame;if(trackObject == -1){ //设置完检測的对象后開始跟踪frame.copyTo(image);cv::cvtColor(image,hsv,CV_RGB2HSV);cv::inRange(hsv,Scalar(0,130,50),Scalar(180,256,256),mask); //去掉低饱和度的点vector<cv::Mat> v;cv::split(hsv,v); //hsv的三个通道分开hue = v[1];cv::Mat ROI = hue(selection); //选择感兴趣的区域cv::Mat maskROI = mask(selection);cv::MatND hist;int histsize[1];histsize[0]= 16;float hranges[2];hranges[0] = 0;hranges[1] = 180;const float *ranges[1];ranges[0] = hranges;cv::calcHist(&ROI,1,0,maskROI,hist,1,histsize,ranges);//感兴趣区域的直⽅图。
基于Camshift算法的跟踪系统
基于Camshift算法的跟踪系统
窦超;孟立凡;任景平
【期刊名称】《山西电子技术》
【年(卷),期】2015(000)004
【摘要】Camshift(Continuously adaptive mean shift,连续自适应均值漂移),该算法也是从mean shift算法改进而来,mean shift算法能够实现对目标的跟踪,Camshift在实现跟踪的基础上,能够将窗口实现自动调节大小,在人体跟踪中,相比于人体目标,人脸所占的面积会小很多,所以采取能够实现窗口自适应,也就是能自动改变窗口大小的Camshift算法能够更好地实现人脸部的跟踪.
【总页数】2页(P47-48)
【作者】窦超;孟立凡;任景平
【作者单位】中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,山西太原030051;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,山西太原030051;中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,山西太原030051
【正文语种】中文
【中图分类】TP206
【相关文献】
1.基于ARM-Linux的改进Camshift算法目标跟踪系统 [J], 黄柏华;黄新
2.基于CamShift算法和嵌入式的目标跟踪系统 [J], 李如;胡竞文
3.基于Camshift算法的运动目标实时跟踪系统 [J], 董蓓;谢勤岚;贾茜
4.基于Camshift算法的眼动跟踪系统的实现 [J], 黄春瑞;吕学全;赵冀;任秋实;柴新禹
5.基于Camshift算法的人脸跟踪识别系统的设计 [J], 王华; 李健; 丁县迎
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Camshift算法的光笔投射点的实时跟踪
基于Camshift算法的光笔投射点的实时跟踪
叶乐晓;刘大健;陈剑启
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(045)029
【摘要】为实现对光笔投射点的实时跟踪,采用了Camshift跟踪算法,但是该算法在动态复杂背景及在颜色相似的背景区域中不能很好地进行跟踪.因此,提出了改进方法.首先,引入红色滤镜,以此改变Camshift算法颜色特征提取的效果,从而削弱了背景的影响,突出了目标,很好地克服了背景中的颜色干扰.使动态复杂背景下光笔投射点的跟踪具有较高的鲁棒性和实时性;然后通过改变区域选择方式,达到了自动跟踪的效果;最后,通过OpenCV实现了对光笔投射点的实时跟踪.实验结果表明,该方法在光笔投射点实时跟踪上是十分有效的.
【总页数】3页(P168-170)
【作者】叶乐晓;刘大健;陈剑启
【作者单位】中国计量学院现代科技学院,杭州,310018;中国计量学院现代科技学院,杭州,310018;中国计量学院现代科技学院,杭州,310018
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于数学形态学光笔测量系统的特征点图像识别算法 [J], 徐玉玲;李中伟;钟凯;王从军
2.基于Camshift算法的运动目标实时跟踪系统 [J], 董蓓;谢勤岚;贾茜
3.基于Lucas-Kanada光流法的人眼特征点实时跟踪方法 [J], 王彬;翁政魁;王坤;刘辉
4.基于Camshift算法的虹膜实时跟踪 [J], 李振龙;李翔;秦佳丽
5.基于DSP的红外标志点实时跟踪方法研究 [J], 刘鑫;王涌天;刘越
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基于CamShift的目标跟踪算法
基于CamShift的目标跟踪算法
张宏志;张金换;岳卉;黄世霖
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2006(27)11
【摘要】CamShift是一种应用颜色信息的跟踪算法,在跟踪过程中,CamShift利用目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图,并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小,从而得到当前图像中目标的尺寸和中心位置.在CamShift算法基础上对搜索窗口进行简单运动预测,并增加二次搜索方法,提高跟踪的稳定性.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,仍能有效地跟踪到目标.
【总页数】3页(P2012-2014)
【作者】张宏志;张金换;岳卉;黄世霖
【作者单位】清华大学,汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084;清华大学,汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084;清华大学,汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084;清华大学,汽车安全与节能国家重点实验室,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于CamShift的监控视频中运动目标跟踪算法研究 [J], 李亚文;赵杰;张鑫
2.基于Camshift的运动目标检测跟踪算法 [J], 邢定宇;侯宝临;秦明伟
3.基于改进帧间差分与局部Camshift相结合的目标跟踪算法 [J], 周文静;陈玮
4.基于SURF和Camshift的目标跟踪算法研究 [J], 李建建;王春阳
5.基于Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法 [J], 马洪涛; 吴赛敏
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基于Camshift算法的运动目标实时跟踪系统
基于Camshift算法的运动目标实时跟踪系统
董蓓;谢勤岚;贾茜
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2008(31)19
【摘要】设计了一个基于Camshift算法的摄像机对目标的实时跟踪系统.应用该算法检测到每帧图像中目标的尺寸和中心位置,得到的数据通过串口控制云台的转动,使目标物体始终在摄像头的视场范围内,以实现摄像机对目标的同步跟踪.系统运行结果表明,当运动目标的距离和速度在一定的范围内时,能够实现实时跟踪.
【总页数】3页(P116-118)
【作者】董蓓;谢勤岚;贾茜
【作者单位】中南民族大学,电信学院,湖北,武汉,430074;中南民族大学,电信学院,湖北,武汉,430074;中南民族大学,电信学院,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于ARM和DSP空中运动目标实时跟踪系统研究 [J], 王永;熊显名;李小勇
2.基于运动分析的运动目标实时跟踪系统 [J], 鞠升辉;李杨民
3.基于改进运动历史图像的多运动目标实时跟踪 [J], 刘军学;屈桢深;任行行;郭隽;闻帆
4.基于改进运动历史图像的多运动目标实时跟踪 [J], 刘军学;屈桢深;任行行;郭隽;
闻帆
5.基于高速球形摄像机的运动目标检测与实时跟踪系统 [J], 谢勤岚;李圆双;喻该因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于SURF和CamShift的物体跟踪方法
基于SURF和CamShift的物体跟踪方法路宁【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)021【摘要】CamShift tracking algorithm is a well-known tracking algorithm. Since it only adopts color as feature, which would fail to track when the object is similar to the background. A novel object tracking method based on SURF and CamShift is proposed. A feedback mechanism is used to calculate the feature similarity between the tracking windows of CamShift, so does the color similarity between the tracking windows of SURF. Large change of displacement is restrained and the weights of both results are allocated dynamically to achieve robust tracking. The experimental results show that the proposed method has good performance on different objects and enviroments.%CamShift算法是一种常用的跟踪算法，但是它只利用颜色特征来进行目标跟踪，当背景颜色与跟踪目标的颜色相似时会出现跟踪失败的情况。
结合SURF设计了一种基于SURF和CamShift算法的创新的跟踪方法。
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Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ ”算法。具体的实现算法：
反 向投 影 图的 计算
一
１ ２ ９ —
信 息 科 技
中 国 科 技 信 息 ２ ０ １ ４ 年 第１ ２ 期Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ Ａ Ｎ Ｄ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ４
反 向投 影 图的计算
一
计 算 被 跟踪 物 体的 反 向投 影 图时 ，需 要 有两 个 输 入 ， 个是 跟踪 目标 的颜 色直 方 图 ， 另一个 是 当前 的背景 图像 。
自动跟踪并调整 目标窗 口的中心位置和大小。
重复 （ ２ ） （ ３ ）步骤 ，知 道窗 口不 在变化 。 在Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 中 ，实 现 Ｍｅ ａ ｎ — Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 算 法 的 函数是 ：
’ Ｊ ． －… 上 ｝ 、Ｌ ｆ ’ ｌ ，、 ： 占Ｌ 八 目 ， ， ， 唧 ， 上＇ 一 叶 、 ． ，、 、 ａｋ： 喜ｆ １ ， 寺 ｆ 啸 ｃ ＇ Ｊ 二 口口 晴
Ｄ ｏ ｌ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ８ ９ ７ ２ ． ２ ０ １ ４ ． １ ２ ． ０ ４ ８
东北林业大学
刘孙宁
针对现今 市场上经销 的只 能用于 Ｐ Ｐ Ｔ翻 页的激光 笔，我们对 其加 以改进 ，实现 仅利 用 激光笔即可 随意 圈点。本 文主要 阐述如何 用 Ｃ ａ ｍ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｌ ； 算 法实现 目标跟 踪 的理 论依据 。 由于 Ｏ ａ ｍ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 算 法是 Ｍ ｅ ａ ｎ － Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 算 法的优 化与加 强 ，其核心算法依 旧是 Ｍ ｅ ａ ｎ — Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 的迭 代，故本
Ｍｅ ａ ｎ — Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ简介
度 最大 的 区域移 动 ， 也 就是 沿着 概率 密度 梯度 的方 向移动 。
Ｍｅ ａ ｎ — Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 是指在一组数据样本中 ，可以找到表征该 样本在 Ｎ维空间中的概率密度函数的模型 。它要实现的是 在 一个 输 入 图像 的 范 围内 ，一 直朝 着 重心 迭 代 ，直 到 满 足
基于 ｃ ａ ｍｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 算 法实现投 影画笔 的轨迹追踪
Ｍ ｅ ａ ｎ － Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ的基本思想
概述
随 着社 会 的 科 技化 发 展 ，各 种 产 品也 朝 着 智能 化 、数 字 化 、便 利 化方 向进步 。但现 在的 无 线 鼠标 虽然 能 够 实现 离机操作，但设备较大 ，一只手操作很不便 。若用于操控
Ｍ ｅ ａ ｎ － Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 算 法 具体的 Ｍｅ ａ ｎ － Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 的算法可以分为 列 ４ 个步骤： 设 置搜索 窗 的大 小和初 始位 置 。 计算 该 位置 搜索 窗的 质心 。
Ｍ ｅ ａ ｎ － Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ（ 期 望转换 ）算 法 Ｃ ａ ｍ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ（ 连 续 自适 应 的期 望转换 ）算 法
一
Ｃａ ｍ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 具 体 代 码 实 现 方 法
定 的 阈值 。 Ｃａ ｍＳ ｈ ｉ ｆ ｔ算 法 ，即 “ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｉ ｎ ｕ ｏ ｕ ｓ ｌ ｙ Ａｐ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｍｅ ａ ｎ —
该算 法 是 利 用概 率 密 度 函数 的 梯 度优 化 来达 到 对 目标 物 体 的定 位 ，当 目标 物体 发 生 旋转 ，变形 也 能 有较 好 的 自 适 用性 。
ｉ ｎ ｔ ｃ ｖ Ｍｅ ａ ｎ Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ（ Ｉ ｐ ｌ ｌ ｍａ ｇ ｅ ＊ｉ ｍｇ ｐ ｒ ｏ ｂ，Ｃ ｖ Ｒｅ ｃ ｔ
ｗｉ ｎ ｄｏ ｗ ，
经 反 向投 影后 的输 出 图像 是 一 个二 值化 图像 ，其大 小 和 背 景 全 图一 样大 。该输 出图像 上 的每 一 个像 素点 表示 一 种概 率 ，就 是 背景 全 图上 的每 一 个像 素 是 目标 图像 一部 分 的概 率 。如果 概率 越 大 ，则 相对 应 的像 素 点就 越 亮 。 当然 ，在 计 算 颜 色 直 方 图 的时 候 ，需 要 将 Ｒ Ｇ Ｂ的颜 色空 间转 换 为 ＨＳ Ｖ 空 间 ，并 日 １ 只取 Ｈ ｕ ｅ 分量 （ 表示 颜色 信息 ）。 在Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｃ Ｖ 中 ，计算 反 向投影 图的 函数是 ：
任何 角 落 对投 影 屏 幕进 行 任意 的绘 制和 标 注 。使 设备 更 加 人 性 化 ，更 实用 ，功 能也 更 完备 。
Ｍｈ （ ） ； １ ∑（ 一 ）
几
．
∈
其中，ｋ 表示在所有样本点中，有 ｋ个点在 区域中，
是一 个半 径为 ｈ的高 维球 区域 。 （ ‘ 一 ） 是 样本 点 相 对于 点 的 偏 差 向量 ，对 高维 球 区 域 中的样 本 点相对 于基 准 点 的偏 差 向量求 和 ， 再 求均值 ， 得 到的 就是 Ｍｅ ａ ｎ — Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 向量 （ ） 。再 以 （ ） 向量 所指 向的 样本点作为下一个高维球的圆心。这样 Ｒ Ｏ Ｉ 就会向样本密
中 国科 技信 息 ２ ０ １ ４ 第 １ ２期 ’ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ Ｓ Ｃ ｌ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ Ａ ＮＤ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ ＯＬ ＯＧ Ｙ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ ＭＡ Ｔ Ｉ ＯＮ Ｊ ｕ ｎ ． ２ ｏ １ ４
信 息科 技
刘 孙亍
张 吴然
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
侯弘ｊ ｌ ｌ ｃ 刘 淑 玉
并标注投影屏幕上的演示文稿就更显吃力。为此 ，用一支 笔 来 实现 上 述 功能 很 有 必要 。本项 目所研 究 的激 光 笔 系统 会根本性的解决讲授人在讲解过程中经常所需要即兴做一 些标注 ，计算和书写的问题 ，不仅实现 了 “ 所指即所得 ”， 完全替代了鼠标的功能 ，而且可以在教室或者会议大厅的
在ｄ 维 的空 间 中 ，任 意 选取 一 个数 据 样本 ，然 后 以该 样 本 为 圆心 ，ｈ为半 径 做 一个 高 维球 ，因为 是 ｄ维 ，所 以
可能是高维球 。落在这个球内的所有样本就会产生一个以 圆心为起始点 ，以 自身为终点的向量 。然后把这些向量都
相 加 。相加 的结 果就 是 Ｍｅ ａ ｎ ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 向量 。 在 点的 Ｍｅ ａ ｎ － Ｓ ｈ ｉ ｆ ｔ 向量 的定 义式 为：