opencv meanshift算法实现

Meanshift算法是一种基于概率密度函数的追踪算法，常用于目标跟踪。在OpenCV中，可以使用cv2.meanShift()方法实现Meanshift算法。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')

# 获取第一帧
ret, frame = cap.read()

# 定义初始窗口位置
x, y, w, h = 300, 200, 100, 50
track_window = (x, y, w, h)

# 提取ROI直方图
roi = frame[y:y+h, x:x+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, (0, 60, 32), (180, 255, 255))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 设置Meanshift迭代终止条件
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 应用Meanshift算法进行目标跟踪
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
    ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)

    # 在视频中绘制跟踪框
    x, y, w, h = track_window
    img2 = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), 255, 2)
    cv2.imshow('img2', img2)

    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了一个视频，并定义了初始窗口位置。然后，我们从第一帧中提取ROI区域的直方图，并将其用于计算反向投影。最后，我们使用cv2.meanShift()方法进行目标跟踪，并在视频中绘制跟踪框。