自己写的总结，博客地址http://blog.csdn.net/wejoncy/article/details/50574521word传在这里
2023/8/28 2:13:04
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均值漂移算法meanshiftTrack一、实验内容完成基于MeanShift的目标跟踪算法，红框标出目标区域实现实时追踪。
二、算法原理1.在当前帧，计算候选目标的特征2.计算候选目标与初始目标的相似度3.计算权值4.利用MeanShift算法，计算目标新位置在这里插入图片描述5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤2三、思路流程截取跟踪目标矩阵rect；
求取跟踪目标的加权直方图hist1；
读取视频序列中的一帧，先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2；
计算两者比重函数，如果后者差距过大，更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。
二、算法原理1.在当前帧，计算候选目标的特征2.计算候选目标与初始目标的相似度3.计算权值4.利用MeanShift算法，计算目标新位置在这里插入图片描述5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤2三、思路流程截取跟踪目标矩阵rect；
求取跟踪目标的加权直方图hist1；
读取视频序列中的一帧，先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2；
计算两者比重函数，如果后者差距过大，更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。
2023/8/2 9:24:56
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meanshift实现的标准代码，亲测可用，里面包含5个m文件分别是Main.m，meanShift.m，colorspace.m等等，和一些张测试图片。
加了中文注释了，易懂绝对好用，还有12张测试图片。
加了中文注释了，易懂绝对好用，还有12张测试图片。
2023/6/2 21:25:36
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Rutgers的RIUL试验室将meanshift以及synergistic联系算法以C++实现，并将派生的边缘检测方式集成到EDISON阐发平台中，以从容软件的方式发放。
2023/3/31 8:27:21
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Meanshift，聚类算法入门讲解MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.1.Meanshift推导给定d维空间Rd的n个样本点,i=1,…,n,在空间中任选一点x，那么MeanShift向量的基本方式定义为:
2023/3/3 21:02:37
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基于meanshift的单目标跟踪算法实现说明：1.RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图2.目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文3.opencv版本运转：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪4.Matlab版本，将视频改为图片序列，第一帧停止，手工标定目标，双击目标区域，进行单目标跟踪。
博客地址：http://blog.csdn.net/jinshen
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2017/8/5 16:53:46
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【内附详细说明文档】本项目是使用python，利用opencv库实现的共8个视频处理算法，包括：目标跟踪算法Meanshift,Camshift；
稀疏光流以及稠密光流的计算OpticalFlow,OpticalFlow_full，前景检测算法MOG,CNT,GMG,GSOC,LSBP。
代码简约易读，可做为python课设参考资料，或者供图像处理爱好者学习。
稀疏光流以及稠密光流的计算OpticalFlow,OpticalFlow_full，前景检测算法MOG,CNT,GMG,GSOC,LSBP。
代码简约易读，可做为python课设参考资料，或者供图像处理爱好者学习。
2021/3/17 23:51:40
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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