Camshift算法

CamShift算法，即"Continuously
Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法


Camshift算法的过程由下面步骤组成：

（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）步中获得收索窗口的中心位置和计算出新的窗口大小，以此为参数，进入到下一幀的目标跟踪。（即跳转到第（2）步）；
http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html http://www.cnblogs.com/smhh/p/3604561.html
优点：算法的效率比较高，如果能利用多少特征做出来的统计直方图，我估计实验效果会更好。

缺点：

（1）只利用颜色统计做的跟踪，在背景有相似颜色时，会出现跟踪错误的情况。

（2）不能做多目标跟踪。

（3）由于它只在初始位置（而不是从每个像素点）开始迭代，所以有可能在初始位置错了后，收敛的位置还是原位置（即跟丢了后，可能会找不回来）。

对于OPENCV中的CAMSHIFT例子，是通过计算目标HSV空间下的HUE分量直方图，通过直方图反向投影得到目标像素的概率分布，然后通过调用CV库中的CAMSHIFT 算法，自动跟踪并调整目标窗口的中心位置与大小。

这个算法对于纯色物体在黑白背景下的跟踪效果是很好的，但是如果背景的颜色与目标相近，或者目标附近有与目标的色调相近的算法比较物体，则CAMSHIFT会自动将其包括在内，导致跟踪窗口扩大，甚至有时会将跟踪窗口扩大到整个视频框架。

Camshift算法原理及其Opencv实现

http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/12236091