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getkernalmatrix
- 一个均值漂移的算法，用于彩色图像分割的，有一定的调整,这个是mean shift的核函数,主函数，分割后的结果，以及实验采用的数据-mean shift use for color image
IS_Pyramid
- 图像分割指的是将数字图像细分为多个图像子区域的过程，在OpenCv中实现了三种跟图像分割相关的算法，它们分别是：分水岭分割算法、金字塔分割算法以及均值漂移分割算法。-Image segmentation refers to the digital image is subdivided into a plurality of image sub-regions in the process, implemented in OpenCv three associated with image se
DlgFaceTracking
- 人脸自适应跟踪检测，包含目标检测和基于mean—shift法的目标跟踪-Adaptive Tracking Face Detection
a_mean_shift
- a little algorithm for mean shift tracking remove the "a" inthe beggining og each file then execute
129732878271
- 自己编写的mean shift跟踪代码，可以仿真出对速度要求不高的视频跟踪-I have written mean shift tracking code, you can emulate a less demanding video tracking for speed
detection-and-tracking
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法-Algorithm for video presentation include: 1. Static background background prediction target detection 2. Static background frame difference method for
MeanShift-Kalman-tracking-algorithm
- 结合kalman滤波的meanshift跟踪算法，meanshift算法是一种经典的均值漂移跟踪算法，采用颜色直方图作为跟踪特征，具有很高的稳定性和鲁棒性，kalman滤波是一种线性滤波预测算法。在meanshift算法中引入kalman滤波，可以提高算法的稳定性，同时提高算法执行效率。代码中除了avi格式视频读取采用opencv库函数外，核心算法均为纯C++实现，注释详细，很容易理解，同时具有很高的参考价值。 -Meanshift kalman filtering combined track
video-processing-
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法 -Algorithm for video presentation include: 1. Static background background prediction target detection 2. Static background frame difference method for target d
MeanShiftSegMent
- 根据D. Comaniciu, P. Meer: Mean Shift: A robust approach toward feature space analysis 以及 C. Christoudias, B. Georgescu, P. Meer: Synergism in low level vision.这两篇文献提供的方法编写的图像分割代码，作者是 Chris M. Christoudias, Bogdan Georgescu，代码经我看了后加了丰富的中文注释，
CBWH_IET_Computer-Vision
- 背景加权直方图算法（BWH）在[2]中提出了尝试 减少干扰的背景均值漂移跟踪的目标定位。然而， 在本文中，我们证明了权重分配给候选目标区域的像素 BWH是那些没有背景资料成正比，即不会引入BWH 任何新的信息，因为均值漂移迭代公式是不变的规模 改造砝码。然后，我们提出了一个校正BWH（CBWH）的公式 只转型的目标模式，但不是目标候选模型。 CBWH计划 可以有效地降低背景的干扰，在目标定位。实验 结果表明，CBWH可能会导致更快的收敛速度和更准确的定位比 通
IET_CV_SOAMST_2011
- 一个比例和方向自适应均值漂移跟踪算法（SOAMST） 提出本文所要解决的问题，如何估计的规模和方向 改变均值漂移下的目标跟踪框架。在原来的均值偏移 跟踪算法，可以很好地估计目标的位置，规模的同时， 方向的变化，不能自适应估计。考虑到图像（重量） 是来自于目标运动模型和候选模型可以代表的可能性，一个 像素属于目标，我们证明了原来的均值漂移跟踪算法可以 推导出的重量图像的零阶和一阶矩。随着零阶 矩和目标模型和候选模型之间的Bhattacharyya系数， 提出了简
IET_CV_2010
- 一种改进的背景权重的Meanshift跟踪方法-Robust Mean Shift Tracking with Corrected Background-Weighted Histogram
IET_CV_SOAMST2
- 基于模块和方向的自适应均值漂移算法,的规模和方向自适应的Mean Shift跟踪，广泛 实验来证实所提出的方法，并验证其可靠性 规模和方向变化的目标。-Scale and Orientation Adaptive Mean Shift Tracking,Extensive experiments are performed to testify the proposed method and validate its robustness to the scale and ori
mean-shift
- meanshift图像跟踪算法，实现目标物体的连续跟踪-meanshift image tracking algorithm to achieve continuous tracking of the target object
Video-Demo
- 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法-Algorithm for video presentation include: 1 Static background background prediction target detection 2 Static background frame difference method for target de
meanshift-tracking-source
- mean-shift源程序，学习好代码,用于图像分割，识别和跟踪-menshift tracking source
CV2_Learn_ContentFinder
- 使用opencv2写的，利用均值漂移（Mean Shift）算法查找感兴趣的物体。-Use opencv2 write, using mean shift (Mean Shift) algorithm to find the object of interest.
mean_shif_fenge
- 基于均值漂移的图像分割 效果还是不错的 与大家共享-Image segmentation based on mean shift effect is good to share with everyone
Matlab_Mean_Shift
- edison mean shift for matlab
MeanShift
- mean shift 源码实现图像分割和视频跟踪，或者句类-mean shift source image segmentation and tracking video, or SC