Camshift算法原理及其Opencv实现

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Camshift原理

camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并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，从而定位出当前图像中目标的中心位置。

分为三个部分：

1--色彩投影图（反向投影）：

(1).RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。(2).然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。(3).将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。

2--meanshift

meanshift算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。

算法过程为：

(1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W

(2).计算零阶距：



计算一阶距：

计算搜索窗的质心：

(3).调整搜索窗大小

宽度为；长度为1.2s；

(4).移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重复2)3)4)，直到搜索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。关于meanshift的收敛性证明可以google相关文献。

3--camshift

将meanshift算法扩展到连续图像序列，就是camshift算法。它将视频的所有帧做meanshift运算，并将上一帧的结果，即搜索窗的大小和中心，作为下一帧meanshift算法搜索窗的初始值。如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。

算法过程为：

(1).初始化搜索窗

(2).计算搜索窗的颜色概率分布（反向投影）

(3).运行meanshift算法，获得搜索窗新的大小和位置。

(4).在下一帧视频图像中用(3)中的值重新初始化搜索窗的大小和位置，再跳转到(2)继续进行。

camshift能有效解决目标变形和遮挡的问题，对系统资源要求不高，时间复杂度低，在简单背景下能够取得良好的跟踪效果。但当背景较为复杂，或者有许多与目标颜色相似像素干扰的情况下，会导致跟踪失败。因为它单纯的考虑颜色直方图，忽略了目标的空间分布特性，所以这种情况下需加入对跟踪目标的预测算法。

Camshift的opencv实现

原文http://blog.csdn.net/houdy/archive/2004/11/10/175739.aspx

1--Back Projection

计算Back Projection的OpenCV代码。

(1).准备一张只包含被跟踪目标的图片，将色彩空间转化到HSI空间，获得其中的H分量：

IplImage* target=cvLoadImage("target.bmp",-1); //装载图片

IplImage* target_hsv=cvCreateImage( cvGetSize(target), IPL_DEPTH_8U, 3 );

IplImage* target_hue=cvCreateImage( cvGetSize(target), IPL_DEPTH_8U, 3 );

cvCvtColor(target,target_hsv,CV_BGR2HSV); //转化到HSV空间

cvSplit( target_hsv, target_hue, NULL, NULL, NULL ); //获得H分量

(2).计算H分量的直方图，即1D直方图：

IplImage* h_plane=cvCreateImage( cvGetSize(target_hsv),IPL_DEPTH_8U,1 );

int hist_size[]={255}; //将H分量的值量化到[0,255]

float* ranges[]={ {0,360} }; //H分量的取值范围是[0,360)

CvHistogram* hist=cvCreateHist(1, hist_size, ranges, 1);

cvCalcHist(&target_hue, hist, 0, NULL);

在这里需要考虑H分量的取值范围的问题，H分量的取值范围是[0,360)，这个取值范围的值不能用一个byte来表示，为了能用一个byte表示，需要将H值做适当的量化处理，在这里我们将H分量的范围量化到[0,255]。

(3).计算Back Projection：

IplImage* rawImage;

//get from video frame,unsigned byte,one channel

IplImage* result=cvCreateImage(cvGetSize(rawImage),IPL_DEPTH_8U,1);

cvCalcBackProject(&rawImage,result,hist);

(4). result即为我们需要的.

2--Mean Shift算法

质心可以通过以下公式来计算：

(1).计算区域内0阶矩

for(int i=0;i< height;i++)

for(int j=0;j< width;j++)

M00+=I(i,j)

(2).区域内1阶矩：

for(int i=0;i< height;i++)

for(int j=0;j< width;j++)

{

M10+=i*I(i,j);

M01+=j*I(i,j);

}

(3).则Mass Center为：

Xc=M10/M00; Yc=M01/M00

在OpenCV中，提供Mean Shift算法的函数，函数的原型是：

int cvMeanShift(IplImage* imgprob,CvRect windowIn,

CvTermCriteria criteria,CvConnectedComp* out);

需要的参数为：

(1).IplImage* imgprob：2D概率分布图像，传入；

(2).CvRect windowIn：初始的窗口，传入；

(3).CvTermCriteria criteria：停止迭代的标准，传入；

(4).CvConnectedComp* out:查询结果，传出。

注：构造CvTermCriteria变量需要三个参数，一个是类型，另一个是迭代的最大次数，最后一个表示特定的阈值。例如可以这样构造 criteria：

criteria=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,10,0.1)。

3--CamShift算法

整个算法的具体步骤分5步：

Step 1：将整个图像设为搜寻区域。

Step 2：初始话Search Window的大小和位置。

Step 3：计算Search Window内的彩色概率分布，此区域的大小比Search Window要稍微大一点。

Step 4：运行MeanShift。获得Search Window新的位置和大小。

Step 5：在下一帧视频图像中，用Step 3获得的值初始化Search Window的位置和大小。跳转到Step 3继续运行。

OpenCV代码：

在OpenCV中，有实现CamShift算法的函数，此函数的原型是：

cvCamShift(IplImage* imgprob, CvRect windowIn,

CvTermCriteria criteria,

CvConnectedComp* out, CvBox2D* box=0);

其中：

imgprob：色彩概率分布图像。

windowIn：Search Window的初始值。

Criteria：用来判断搜寻是否停止的一个标准。

out：保存运算结果,包括新的Search Window的位置和面积。

box：包含被跟踪物体的最小矩形。