大作业使用了OpenCV技术

opencv期末大作业跟踪器通过颜色特征识别视频中的特定对象。Meanshift 算法的原理：选 择一群基于色彩直方图的点，并计算它质心的空间点。如果质心位于区域的中 心，我们就会知道对象没有移动。但如果质心不在区域的中心，我们就会知道 对象是在向某一方向移动。质心运动控制着对象的方向。所以，移动对象的边 界到新的位置，新的质心变成这个边界框的中心。因为存在转移的平均值(质心)， 所以这种算法称为 Meanshift。用这种方式可保持对象当前位置的自我更新。 然而，Meanshift 存在的问题是边界框的大小不允许改变。当对象远离镜头时， 在人眼中，对象将变小，但 Meanshift 不会考虑这个现象。在整个跟踪过程中， 边界框的大小将保持不变。CAMShift 的优点是它可以根据对象边界框的大小来 调整大小。除此之外，它可以跟踪对象的移动方向。角点检测是一种检测图像中兴趣点的常用技术。这些兴趣点在计算机视觉 术语中被称为特征点或特征。特征点检测广泛应用到目标匹配、目标跟踪、三 维重建等应用中，在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取，常用的有 颜色、角点、特征点、轮廓、纹理等特