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 
      
       #include 
       
        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
        
          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。从參数太多			cv::normalize(hist,hist,0,180,CV_MINMAX);		//对直方图进行归一化处理；			cv::Mat backpro;			cv::calcBackProject(&hue,1,0,hist,backpro,ranges); //对h通道的进行反投影放入backpro中			backpro &= mask;			cv::RotatedRect trackBox = cv::CamShift(backpro,selection,					TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER,10,1));//使用均值秒一算法找出RECT；			cv::ellipse(frame,trackBox,cv::Scalar(0,0,255),2,CV_AA);		}		cv::imshow("test",frame);		if(waitKey(30) >= 0)			break;	}	capture.release();	return 0;}
        
       
      

效果

用摄像头获取视频

直接读取视频

总结：

效果不是太好。可能是没有预处理或者參数设置的不好。

刚開始学习的人。期待大婶知道！