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搜索资源 - Continuously Mean-Shift
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Gary R．Bradski提出CamShift算法，即"Continuously Adaptive Mean-Shift"算法。是以颜色直方图为目标模式的目标跟踪算法，可以有效地解决目标变形和部分遮挡的问题，而且运算效率很高。在视频跟踪过程中，CAMSHIFT算法利用选定目标的颜色直方图模型得到每帧图像的颜色投影图，并根据上一帧跟踪的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，得到当前帧中目标的尺寸和质心位置。-Gary R. Bradski CamShift proposed algorithm,
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mean—shift算法的详细解释，可以用在图像平滑，物标跟踪等方面-a introduction to mean-shift which is very useful in object trace and so on
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Continuously Apative Mean-Shift",主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的-Continuously Apative Mean-Shift " , mainly by moving objects in video color information to achieve the purpose of tracking
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CamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：
1) Back Projection计算
2) Mean Shift算法
3) CamShift算法-CamShift algorithm, that is, " Continuously Apative Mean-Shift" algorithm, is
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它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是"Continuously Apaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果-It is MeanShift Algorithm, called continuous adaptive MeanShift algorithm, CamShift algorithm stands for "Continuously Apaptive
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CamShift算法，即”Continuously Apative Mean-Shift”算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：
1) Back Projection计算
2) Mean Shift算法
3) CamShift算法-this a camshift program
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Camshift（即 Continuously Adaptive Mean-Shift 算法，是一种运动跟踪算法）算法原理和C++实现代码-Camshift (ie " Continuously Adaptive Mean-Shift" algorithm, a motion tracking algorithm) principles and implementation code C++
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Camshift它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是 Continuously Adaptive Mean-SHIFT ，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去。-CAMSHIFT it is improved meanshift algorithm, called for
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针对小型无人机在无卫星导航信号条件下的导航问题, 结合光流及地标定位设计了使用摄像头、惯性测量器件、超声测距仪等传感器融合的无人机室内导航方法. 文章使用补偿角速率的光流微分法计算帧间像素点小位移, 并用前后误差算法提取精度较高的点, 避免像素点跟踪错误, 提高了光流测速的精度 对得到的光流场用均值漂移算法进行寻优, 得到光流场直方图峰值, 以此计算光流速度. 本文提出了无累积误差的连续地标定位算法, 实时测量无人机位置. 通过多速率卡尔曼滤波器对观测周期不一致的位置、速度信息进行最优估计. 在
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