用均值漂移算法实现目标跟踪,均值漂移算法是一种基于核函数估计的无参数算法,它无需估计整个区间的概率密度也无需知道区间内样本的分布情况,由于其具有较低的计算量,且计算速度快,抗干扰能力强在解决计算机视觉领域尤其是目标跟踪方面表现出了良好的鲁棒性和实时性。
2023/11/15 6:17:54 8.86MB 均值漂移 目标跟踪
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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。
2023/8/2 9:24:56 187.81MB DIA 数字图像分析 均值漂移 目标跟踪
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基于camshift均值漂移算法,kalman卡尔曼滤波算法及LBP特色的目的追寻算法,配置配备枚举实现opencv路途就可运行。
LBP特色跟踪极真个平稳,对于色调差距不大的地域也能流程追寻,譬如跟踪手能够滑腻的经由面部地域而不漂移。
工程为群集群集算法领悟优化,极其适宜学习及工程实际。
2023/4/11 18:12:06 463KB camshift kalman LBP特征
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模糊聚类、均值漂移,应用小波变换的多分辨率的特性,将上一层的分割结果用于下一层的图像分割
2023/2/16 22:22:47 825KB 小波变换
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一个小的均值漂移算法的MATLAB法式,供大家参考一下
2022/9/6 3:21:30 170KB 均值漂移
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DBSCAN聚类,是一种基于密度的聚类算法,它类似于均值漂移,DBSCAN与其他聚类算法相比有很多优点,首先,它根本不需要固定数量的簇。
它也会异常值识别为噪声,而不像均值漂移,即使数据点非常不同,也会简单地将它们分入簇中。
另外,它更抗噪音,能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。
DBSCAN的聚类过程就是根据核心弱覆盖点来推导出最大密度相连的样本集合,首先随机寻找一个核心弱覆盖样本点,按照Minpts和Eps来推导其密度相连的点,然后再选择一个没有赋予类别的核心弱覆盖样本点,开始推导其密度相连的样本结合,不断迭代到所有的核心样本点都有对应的类别为止。
作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理,可以通过文章结合学习,代码包含详细注释,只需要导入自己的聚类数据,运行代码便可以得出聚类结论与图像。
2019/2/13 8:01:39 4KB DBSCAN 数学建模 python 算法
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡