Meanshift算法实现目标跟踪的MatLAB代码实现

该资源是包含代码和样例图像序列，代码附带详细的注释，深入浅出帮助你理解Meanshift算法和目标跟踪的关系，巴适系数和meanshift向量的关系

%% 从零基础实现meanshift算法
close all;
clear all;
clc;

%% 根据一幅目标全可见的图像圈定跟踪目标
I=imread（‘0001.jpg‘）;
figure（1）;
imshow（I）;

[target_image	rect]               = imcrop（I）;            % （rect（1）rect（2））为目标图像左上角坐标                                                            
%  ————→ x轴 （1到544） 对应图像的列                     % rect（3）是目标图像的宽度（x轴）                
% |                                                         % rect（4）是目标图像的高度（y轴） 
% |                                                         % 目标图像右下角坐标（rect（1）+rect（3），rect（3）+rect（4））
% ↓
% y轴（1到960） 对应图像的行

[target_rowtarget_coltarget_dim]  = size（target_image）;   % 获取目标图像行数 列数 维度

%% 计算目标图像的权值矩阵
target_center_x	= rect（1） + rect（3）/2;                      % 目标图像在原图像中的 X轴中心坐标      
target_center_y	= rect（2） + rect（4）/2;                      % 目标图像在原图像中的 Y轴中心坐标

y（1）            = target_row/2;                             % 目标图像在目标图像的 Y轴中心坐标      
y（2）            = target_col/2;                             % 目标图像在目标图像的 X轴中心坐标 
h               = （target_row/2）^2 + （target_col/2）^2;      % 带宽 （对角线长度/2）^2
weight          = zeros（target_rowtarget_col）;             % 权值矩阵

for i=1:target_row
    for j=1:target_col
        distance=（i-y（1））^2+（j-y（2））^2;                     % 计算每个点到中心坐标的距离
        weight（ij）=1-distance/h;                           % Epanechnikov profile（距离越大，权值越小）
    end
end

C               = 1 / sum（sum（weight））;                     % 归一化系数 （ Tips 二维数组的求和 sum（sum（array）） ）

%% 计算目标权值直方图qu
TargetHistogram     = zeros（14096）;                      % 目标的权值直方图
for i=1:target_row
    for j=1:target_col
        % rgb颜色空间量化为16*16*16 bins
        % rgb的三个维度每一维都0~255 除16之后 每一维就降到了0~15
        q_r     = fix（double（target_image（ij1））/16）;      % fix为 下取整函数
        q_g     = fix（double（target_image（ij2））/16）;
        q_b     = fix（double（target_image（ij3））/16）;
        q_temp	= q_r*256 + q_g*16 + q_b;                   % 降维之后的16位的RGB空间可以把颜色分为 16*16*16=4096种颜色
                                                            % 这里是计算目标图像的每一个像素点的颜色在直方图的坐标
        % 计算得到坐标是0~4095，因此数组系数要＋1
        TargetHistogram（q_temp+1）= TargetHistogram（q_temp+1）+weight（ij）;        
                                                            % 统计目标的特征直方图中每一种颜色的权重
                                                            % 目标图像每一个像素点都会对应直方图中一种颜色
                                                            % 之前根据距离目标中心的距离也计算了每个像素点的权重的
    end
end
TargetHistogram = TargetHistogram*C;  
rect（3）=ceil（rect（3））;	% rect（3）是目标图像的宽度 ceil是上取整
rect（4）=ceil（rect（4））;  % rect（4）是目标图像的高度

bar（TargetHistogram0.5）;
title（‘目标特征直方图‘）;
 
%% 读取序列图像开始跟踪
ImageSequence	= dir（‘*.jpg‘）;
SequenceLength	= length（ImageSequence）;

% % 验证序列顺序是否正常
% for l=1:SequenceLength
%       ImageSequence（l）.name
% end

IterationMaxNum = 2;
for l=1:SequenceLength
	CurrentImage	= imread（ImageSequence（l）.name）;    
    IterationNum	= 0;
    Y               = [22];
    while（ （Y（1

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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............此处省略175个文件信息