meanshift 被应用于 object track 中，其主要思想如下： 如下图所示，对该点集应用 meanshift 算法可以定位到点集最稠密位置，而点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置。 1）为什么点集最稠密位置即为我们需要跟踪的物体位置呢？这一般情况下是使用 histogram backprojec
MeanShift(均值漂移) MeanShift（均值漂移）的核心思想就是通过计算均值，将一个点移动到密度最大的地方。具体的实现步骤及原理，通过迭代随机选择一个特征点作为圆心，计算设置的半径范围内所有的特征点到圆心的向量，圆心是七点起点。最终得到一个向量，这个向量就是这个选择的圆心将要移动的
Intro 工作中用到了meanshift，不追溯太复杂的原理以及各种算法变体，原始paper等等。只从概念上，对原理做简要的总结和介绍。主要逻辑，参考sklearn的源码。 和常用k-means一样，meanshift也是一个迭代算法。我们关注的无非以下几点： 迭代的逻辑，按照什么方式进行迭代迭代终止的条
MeanShift 算法旨在于发现一个样本密度平滑的 blobs 。均值漂移(Mean Shift)算法是基于质心的算法，通过更新质心的候选位置，这些侯选位置通常是所选定区域内点的均值。然后，这些候选位置在后处理阶段被过滤以消除近似重复，从而形成最终质心集合。
视频读写 读取视频： 读取视频：cap = cv.VideoCapture()判断读取成功：cap.isOpened()读取每一帧图像：ret,frame = cap.read()获取属性：cap.get(proid)设置属性：cap.set(proid,value)资源释放：cap.release() 保存视频 保存视频： out = cv.VideoWrite()视频写入：out.write()资源释
案例分析 更多是是一种思想 而不是具体实现 1 数据集 样本总数为30个 其中普通苹果和其他苹果各占一半 其中有10个苹果已经标注其他均无标签 2 数据集扩容 由于数据集中数据数量少无法满足模型训练 故而改变图片生成一部分模型 path = 'original_data' dst_path = 'zyccccc'
