meanshift图像跟踪 MATLAB

在MATLAB中使用meanshift算法进行图像跟踪的步骤如下：

1. 读入视频或图像。
2. 选择初始跟踪目标，并用一个矩形框表示出来。
3. 将矩形框内的像素颜色作为初始目标颜色模型。
4. 对于每一帧图像，计算目标模型与整张图像的相似度，得到一个概率分布图。
5. 根据概率分布图，计算出新的目标位置，并更新矩形框。
6. 重复步骤4和5，直到视频结束或者目标消失。

下面是一个简单的meanshift跟踪示例代码：

% 读入视频
video = VideoReader('test.avi');

% 选择初始跟踪目标
frame = readFrame(video);
figure, imshow(frame);
rect = getrect();
target = imcrop(frame, rect);
target_model = rgb2hsv(target);
target_model = target_model(:,:,1:2);
target_model = reshape(target_model, [], 2);

% 循环处理每一帧图像
while hasFrame(video)
    % 读入图像
    frame = readFrame(video);
    
    % 计算概率分布图
    hsv_frame = rgb2hsv(frame);
    hsv_frame = hsv_frame(:,:,1:2);
    hsv_frame = reshape(hsv_frame, [], 2);
    kernel = bsxfun(@minus, hsv_frame, mean(target_model));
    kernel = exp(-0.5 * sum(kernel.^2, 2) / (0.1 * mean(diag(cov(target_model)))));
    kernel = reshape(kernel, size(frame,1), size(frame,2));
    
    % 计算新的目标位置
    [row, col] = ind2sub(size(kernel), find(kernel == max(kernel(:))));
    rect = [col, row, size(target,2), size(target,1)];
    target = imcrop(frame, rect);
    target_model = rgb2hsv(target);
    target_model = target_model(:,:,1:2);
    target_model = reshape(target_model, [], 2);
    
    % 显示跟踪结果
    imshow(frame), hold on
    rectangle('Position', rect, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    drawnow, hold off
end

需要注意的是，meanshift算法对于目标的形状和大小比较敏感，如果目标形状或大小发生变化，需要重新选择初始目标模型。同时，算法的运行速度也比较慢，如果需要实时跟踪，可能需要使用其他更快的算法。