本代码利用meanshift的方法进行图像分割和边缘检测。
代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。
代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。
代码比较容易理解，希望大家能够enjoyit。
代码1在m.main里可以直接运行（图片已经存放在相应目录下），代码2注意一下图片文件路径即可。
代码1是利用rgb三个维度进行meanshift分割，代码2利用luv三个维度进行分割。
代码比较容易理解，希望大家能够enjoyit。
2025/4/17 5:43:58
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利用MeanShift（均值漂移）算法对Car_Data文件夹中的视频帧序列实现目标跟踪，待跟踪的目标为场景中的车辆，初始目标位置标定需手工标定，（该视频序列中目标尺度没有很大变化，故在实现算法中只考虑单一尺度即可，即首帧中的目标大小。
）后续帧中的目标位置需通过均值漂移方法得到。
）后续帧中的目标位置需通过均值漂移方法得到。
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meanshift均值平移跟踪算法中核函数窗宽的自动选取代码，根据目标大小变化核窗宽，使得当目标出现大小变化时准确跟踪到目标中心.
2024/12/21 6:30:40
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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.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.
2024/11/21 9:44:11
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本程序是基于python+opencv下运用meanshift算法对视频中选中目标进行自动识别跟踪，针对第一帧图像进行了特殊处理，具体请见代码。
环境为python2.7+opencv2
环境为python2.7+opencv2
2024/5/24 13:06:16
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用meanshift算法实现的图像平滑操作，压缩包内含参考文献MeanShift：Arobustapproachtowardfeaturespaceanalysis
2024/4/26 11:44:45
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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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