#if !defined OFINDER #define OFINDER #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> class ContentFinder { private: float hranges[2]; const float* ranges[3]; int channels[3]; float threshold; cv::MatND histogram; cv::Sp…

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条…

  通俗理解Meanshift均值漂移算法  Meanshift车手?? 漂移?? 秋名山???   不,不,他是一组算法,  今天我就带大家来了解一下机器学习中的Meanshift均值漂移. Meanshift算法他的本质是一个迭代的过程 , 我先给大家讲一下他的底层原理     1)概述 Mean-shift(均值迁移)的基本思想:在数据集中选定一个点,然后以这个点为圆心,r为半径,画一个圆(二维下是圆),求出这个点到所有点的向量的平均值,而圆心与向量均值的和为新的圆心,然后迭代此过程,直到…

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心…

这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法[matlab/c两个版本] csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一.简介 首先扯扯无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于数理统计的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法.参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数,在实际的应用中这个条件很难达到.而无参数密度估计方法对先验知识要求最少,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用…

meanShfit均值漂移算法是一种通用的聚类算法,它的基本原理是:对于给定的一定数量样本,任选其中一个样本,以该样本为中心点划定一个圆形区域,求取该圆形区域内样本的质心,即密度最大处的点,再以该点为中心继续执行上述迭代过程,直至最终收敛. 可以利用均值偏移算法的这个特性,实现彩色图像分割,Opencv中对应的函数是pyrMeanShiftFiltering.这个函数严格来说并不是图像的分割,而是图像在色彩层面的平滑滤波,它可以中和色彩分布相近的颜色,平滑色彩细节,侵蚀掉面积较小的颜色区域,所以…

一:一般K均值聚类算法实现 (一)导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(filename): dataSet = np.loadtxt(filename) return dataSet (二)计算两个向量之间的距离 def distEclud(vecA,vecB): #计算两个向量之间距离 return np.sqrt(np.sum(np.power(vecA-vecB,))) (三)随机初…

有向图 G = (V, E) 的一个强连通分支(SCC:Strongly Connected Components)是一个最大的顶点集合 C,C 是 V 的子集,对于 C 中的每一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的. 实际上,强连通分支 SCC 将有向图分割为多个内部强连通的子图.如下图中,整个图不是强连通的,但可以被分割成 3 个强连通分支. 通过 Kosaraju 算法,可以在 O(V+E) 运行时间内找到所有的强连通分支.Ko…

回朔法:在字符串查找的时候最容易想到的是暴力查找,也就是回朔法.其思路是将要寻找的串的每个字符取出,然后按顺序在源串中查找,如果找到则返回true,否则源串索引向后移动一位,再重复查找,直到找到返回true,或者源串查找完也没有找到返回false:这种方法简单粗暴,但思路清晰.又因为每次查找失败,源串需要回到起始位置的下一个位置开始查找,所以该算法也称为回朔法. KMP算法:先对要查找的字符串进行分析,找出其中重复的子字符串.然后将目标串与源串比较,一旦比较失败,则不用回朔,而是根据目标串子串的…

数据结构与算法--KMP算法查找子字符串 部分内容和图片来自这三篇文章: 这篇文章.这篇文章.还有这篇他们写得非常棒.结合他们的解释和自己的理解,完成了本文. 上一节介绍了暴力法查找子字符串,同时也发现了该算法效率并不高.当失配位置之前已经有若干字符匹配时,暴力法很多步骤是多余的.举个KMP算法的例子,看图1 可以看到子串p和主串t在红框处失配了,失配之前的字符串ABC已经匹配.ABA第一个字符A和后面的字符都不同,所以可以放心地直接将子串p的p[0]对齐失配处i,让p[0]和t[i]接着比较.…