opencv meanshift算法程序

以下是使用OpenCV实现Meanshift算法的示例程序：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 定义初始窗口位置和大小
x, y, w, h = 200, 200, 100, 100
track_window = (x, y, w, h)

# 提取ROI（感兴趣区域）
roi = img[y:y+h, x:x+w]

# 转换ROI为HSV颜色空间
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 计算ROI的直方图
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], None, [180], [0, 180])

# 归一化直方图
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 设置目标检测的终止标准，最大迭代次数和迭代精度
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

# 循环执行Meanshift算法
while True:
    # 将图像转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 计算反向投影
    dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)

    # 应用Meanshift算法来得到新的窗口位置
    ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)

    # 在原始图像上绘制新的窗口位置
    x, y, w, h = track_window
    img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('img', img)
    k = cv2.waitKey(60) & 0xFF
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

在这个示例程序中，首先读取了一张测试图像，并指定了初始的窗口位置和大小。然后，从图像中提取感兴趣区域（ROI），并将其转换为HSV颜色空间。接着，计算ROI的直方图，并对其进行归一化处理。

在循环中，将图像转换为HSV颜色空间，并计算反向投影。然后，应用Meanshift算法来得到新的窗口位置，并在原始图像上绘制新的窗口位置。最后，显示结果并等待用户按下ESC键退出程序。