opencv学习笔记四十三：CamShift目标跟踪

CamShift算法，全称是 Continuously AdaptiveMeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算，并将上一帧的目标中心和搜索窗口大小(核函数带宽)作为下一帧 Mean shift 算法的中心和搜索窗口大小的初始值，如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。因为在每次搜索前将搜索窗口的位置和大小设置为运动目标当前中心的位置和大小，而运动目标通常在这区域附近，缩短了搜索时间；另外，在目标运动过程中，颜色变化不大，故该算法具有良好的鲁棒性。已被广泛应用到运动人体跟踪，人脸跟踪等领域。

二、算法流程

具体步骤如下：

步骤一：计算目标区域内的颜色直方图。
通常是将输入图像转换到HSV颜色空间，目标区域为初始设定的搜索窗口范围，分离出色调H分量做该区域的色调直方图计算。因为 RGB 颜色空间对光线条件的改变较为敏感，要减小该因素对跟踪效果的影响，CamShift 算法通常采用 HSV 色彩空间进行处理，当然也可以用其它颜色空间计算。这样即得到目标模板的颜色直方

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