MeanShift_MATLAB代码+详细注释

function [] = select（）  
close all;  
clear all;  
%%%%%%%%%%%%%%%%%%根据一幅目标全可见的图像圈定跟踪目标%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  
I=imread（‘E:\Matlab\bin\tracking_Matlabforum\1.bmp‘）;  
figure（1）;  
imshow（I）;  
  
  
[temprect]=imcrop（I）;      %rect表示，[xywidthheight];xy为截图时的初选点，width=bheight=a
[abc]=size（temp）;         %temp是一个三维矩阵；ab表示像素点位置，c表示该点的rgb值（分为三层，分别为红绿蓝）
                            %像素可以理解为一个长度单位
                            
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算目标图像的权值矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%  
y（1）=a/2;  
y（2）=b/2;                   %得到目标中心坐标 
tic_x=rect（1）+rect（3）/2;  
tic_y=rect（2）+rect（4）/2;    %效果同上一语句，均是求目标中心坐标
m_wei=zeros（ab）;           %权值矩阵  
h=y（1）^2+y（2）^2 ;               %带宽      MeanShift目标跟踪算法的带宽选取策略;rect（4）/2，是传统三种选取方式中，以半长边为带宽最优
  

for i=1:a  
    for j=1:b  
        dist=（i-y（1））^2+（j-y（2））^2;  
        m_wei（ij）=1-dist/h; %epanechnikov profile  
    end  
end  
C=1/sum（sum（m_wei））;%归一化系数  
  
  
%计算目标权值直方图qu  
%hist1=C*wei_hist（tempm_weiab）;%target model  
hist1=zeros（14096）;  
for i=1:a  
    for j=1:b  
        %rgb颜色空间量化为16*16*16 bins  
        q_r=fix（double（temp（ij1））/16）;  %fix为趋近0取整函数  
        q_g=fix（double（temp（ij2））/16）;  
        q_b=fix（double（temp（ij3））/16）;  
        q_temp=q_r*256+q_g*16+q_b;            %设置每个像素点红色、绿色、蓝色分量所占比重  
        hist1（q_temp+1）= hist1（q_temp+1）+m_wei（ij）;    %计算直方图统计中每个像素点占的权重  
    end  
end  
hist1=hist1*C;  
rect（3）=ceil（rect（3））;  
rect（4）=ceil（rect（4））;  
  
  
  
  
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读取序列图像  
myfile=dir（‘E:\Matlab\bin\tracking_Matlabforum\*.bmp‘）;  
lengthfile=length（myfile）;  
  

for l=1:lengthfile  
    image_name = strcat（num2str（l）‘.bmp‘）;
    Im=imread（image_name）;  
    num=0;  
    Y=[22];
           
    %%%%%%%mean shift迭代  
    while（（Y（1）^2+Y（2）^2>0.5）&num<20）   %迭代条件  %%%%这一句表示当目标中心偏移的距离平方小于等于0.5 或 迭代次数超过20次，退出本次迭代。
        num=num+1;  
        %pause;
        temp1=imcrop（Imrect）;  
        [ab