CamShift算法的研究及其DirectShow实现

改进的Camshift目标跟踪算法的研究
张丽媛;梁凤梅
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2014(014)013
【摘要】Camshift算法是一种常用的跟踪算法,使用传统的Camshift算法追踪目标时,在目标与背景色调一致,或者目标与镜头相距较远的情况下可能会跟踪失败.通过分析Camshift算法的不足,从目标初始化和阈值筛选这两方面做出了改进;将原算法中的单框圈定目标改进为双框取定目标,阈值不变改进为自动调整阈值.实验结果证明,该算法具有一定的先进性,在目标较小或者目标移动迅速的情况下也能准确地进行跟踪,提高了算法对背景的适应能力以及跟踪的成功率和准确率.
【总页数】5页(P231-235)
【作者】张丽媛;梁凤梅
【作者单位】太原理工大学信息工程学院,太原030024;太原理工大学信息工程学院,太原030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于改进Camshift的竹材加工目标检测跟踪算法研究 [J], 任洪娥;马晓珍;董本志;王海丰
2.基于改进的Camshift运动目标跟踪算法的研究 [J], 赵文倩;匡逊君;李明富
3.无人机对船舶目标的改进CamShift跟踪算法研究 [J], 甘斌斌
4.Camshift目标跟踪算法改进研究 [J], Wang Weicheng
5.基于改进Camshift的无人机目标跟踪算法研究 [J], 沈思源;李震霄;孙伟
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基于改进的Camshift运动目标跟踪算法的研究赵文倩;匡逊君;李明富【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2012(000)007【摘要】针对基于颜色概率分布的连续自适应均值漂移算法(Camshift)跟踪算法在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种改进的Camshift跟踪算法.首先对Camshift跟踪目标前进行目标检测,通过帧差法、光流法、背景差分法三种检测算法对比,采用背景差分法得到的运动目标区域矩形特征参数作为Camshift的初始化参数,取代一般Camshift算法利用颜色特征的跟踪.最后对改进的算法和一般Camshift进行仿真对比实验.实验结果表明,结合背景差分法和连续Camshift算法的运动目标跟踪在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求.%Camshift tracking algorithm based on probability distribution of color were susceptible to be interfered by the same color in thebackground ,that lead to the failure of tracking the target. To address this problem, it presented an improved Camshift tracking algorithm. Firstly detecting target before Camshift algorithm tracking,comparising three detection algorithms, the frame difference method, optical flow method, the background difference method getting the rectangular characteristic parameters of moving target area using background difference method as the Camshift initialization parameters, that had replaced the general Camshift tracking algorithm using color features. Finally, it makes comparative experiments between the improved algorithms and generalCamshift. The experimental results show that, combined with the background difference method and the continuous Camshift algorithm for tracking of moving objects, to some extent it can meet the real-time and stability requirements.【总页数】5页(P165-169)【作者】赵文倩;匡逊君;李明富【作者单位】湘潭大学机械工程学院,湖南湘潭411105;湘潭大学机械工程学院,湖南湘潭411105;湘潭大学机械工程学院,湖南湘潭411105【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于ORB特征点匹配的改进Camshift运动目标跟踪算法 [J], 谢红;原博;解武2.基于改进CAMShift的运动目标跟踪算法 [J], 刘超;惠晶3.基于改进Camshift的运动目标跟踪算法应用研究 [J], 刘艳丽;唐先琪;陈跃东4.基于改进Camshift的运动目标跟踪算法应用研究 [J], 刘艳丽;唐先琪;陈跃东5.基于Kalman算法改进的Camshift运动目标跟踪算法 [J], 杨军;汤全武;张昊楠因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种改进的Camshift算法及其ARM实现董恩增;陈津宇;焦迎杰;于晓;张祖锋【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2018(018)006【摘要】Moving object tracking based on video sequences is widely used in security, military and other fields.In view of the fact that the traditional Camshift algorithm is vulnerable to interference from similar objects and the loss of target,an improved Camshift algorithm is proposed.The algorithm detects the SIFT feature points and performs FREAK feature matching.The tracking rectangle box is modified by judging the accuracy of each tracking result,thus improving the tracking accuracy.In order to facilitate the engineering application, the algo-rithm is transplanted on the Linux system,and the moving object tracking system based on ARM is implemented. The experimental results show that the improved algorithm is stable to some occlusion and similar color interference, and can achieve accurate tracking of moving objects.%基于视频序列的运动目标跟踪在安防、军事等领域用途广泛,针对传统Camshift算法易受颜色相近物体的干扰、丢失目标的情况,提出了一种改进的Camshift算法;该算法检测SIFT特征点,并进行FREAK 特征匹配,通过判断每一帧跟踪结果的跟踪精度修正跟踪矩形框,从而改善跟踪精度.为便于工程应用,在Linux系统上进行了算法移植,实现了基于ARM的运动目标跟踪系统.实验结果证实改进算法对部分遮挡、颜色相近干扰等情况具有稳定性,能够实现对运动目标的准确跟踪.【总页数】6页(P279-284)【作者】董恩增;陈津宇;焦迎杰;于晓;张祖锋【作者单位】天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室,天津300384;天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室,天津300384;西安现代控制技术研究所,西安710065;天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室,天津300384;天津理工大学复杂系统控制理论及应用重点实验室,天津300384【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于ARM-Linux的改进Camshift算法目标跟踪系统 [J], 黄柏华;黄新2.一种适用于动态背景下的改进Camshift算法 [J], 乐应英;张学杰;高赟3.一种改进Camshift算法的研究 [J], 杨杰;穆平安;戴曙光4.改进Camshift算法的DSP硬件实现目标跟踪方法 [J], 王立和5.基于改进CamShift算法的纱管跟踪方法研究 [J], 徐健;陈倩倩;黄磊;孙泽维因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于CAMshift算法的目标跟踪研究目标跟踪是计算机视觉中的一个重要问题。

随着计算机技术的发展，目标跟踪技术得到了广泛的研究和应用。

其中，CAMshift 算法是一种经典的目标跟踪算法之一。

本文将介绍CAMshift算法的基本原理、优缺点以及应用。

一、CAMshift算法的基本原理CAMshift算法是一种基于颜色直方图的目标跟踪算法。

该算法擅长于跟踪颜色信息相对稳定的目标，如人脸、车辆等。

具体来说，CAMshift算法首先利用颜色直方图来描述目标的颜色信息。

然后，通过对直方图进行归一化，得到标准化的颜色直方图。

接下来，通过反向投影，计算图像中每个像素与目标颜色直方图之间的相似度。

将相似度最高的像素作为目标的中心点，并利用Meanshift算法进行目标的迭代更新。

最终，通过利用CAMshift算法实现目标的自适应缩放和旋转。

总结来说，CAMshift算法的基本原理可以归纳为：颜色直方图描述目标颜色信息，反向投影获取像素与目标颜色直方图的相似度，Meanshift算法进行迭代更新，CAMshift算法实现目标自适应缩放和旋转。

二、CAMshift算法的优缺点CAMshift算法具有如下的优点：1. 强鲁棒性。

CAMshift算法采用的颜色直方图具有很强的鲁棒性，能够适应环境光线变化、物体表面材质变化等情况。

2. 高速度。

CAMshift算法能够在实时性要求比较高的场合下实现目标跟踪，速度较快。

3. 自适应性。

CAMshift算法能够通过自适应缩放和旋转来适应目标尺度和方向的变化，能够有效地跟踪运动目标。

但是，CAMshift算法也存在一些缺点：1. 对光照和噪声比较敏感。

在光照和噪声较大的情况下，由于颜色直方图会受到影响，导致跟踪效果下降。

2. 不适用于多目标跟踪。

由于CAMshift算法只能根据单个颜色直方图进行目标跟踪，因此不适用于多目标的跟踪。

三、CAMshift算法的应用CAMshift算法已经在许多领域得到了广泛的应用。

CAMSHIFT人脸跟踪算法改进及在Android平台的实现熊玉虎;李灯熬;赵菊敏
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2013(37)19
【摘要】在阐述传统CAMSHIFT算法原理的基础上,提出一种改进的CAMSHIFT 人脸跟踪算法.经过在VC++2010和OpenCV平台下验证,改进算法有效提高了跟踪的实时性和抗噪性;同时将该算法移植在Android平台下,在Android系统中实现人脸跟踪.
【总页数】5页(P224-227,236)
【作者】熊玉虎;李灯熬;赵菊敏
【作者单位】太原理工大学信息工程学院,山西太原030024;太原理工大学信息工程学院,山西太原030024;太原理工大学信息工程学院,山西太原030024
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于CamShift的视频跟踪算法改进及实现 [J], 樊伊君;梁朝钢
2.Android平台上的CAMSHIFT人脸跟踪算法改进设计 [J], 黄玲
3.基于Android平台的人脸跟踪系统设计与实现 [J], Yan-ping SHEN
4.基于卡尔曼滤波运动估计的Camshift人脸跟踪方法 [J], 田小锋;董佳佳;封硕
5.低光照下的改进的CAMShift人脸跟踪算法 [J], 张林;侯劲
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用于运动目标跟踪的改进Camshift算法的研究秦勇;商萌萌;赵晓红;盖建新【摘要】Camshift是一种应用颜色特性来对目标实施跟踪的算法,所以当背景过于复杂、目标被遮挡或做加速运动时很容易发生目标跟丢的情况.针对以上缺点,提出首先采用帧间差分法自动的选取搜索窗口,然后引入加权颜色概率直方图排除相似背景颜色的干扰,最后采用Kalman滤波器预测和Camshift算法相结合的方法准确跟踪做加速运动的物体.实验表明,此方法能够准确定位做加速运动或被遮挡的目标.【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》【年(卷),期】2018(023)003【总页数】5页(P34-38)【关键词】Camshift;帧间差分;加速运动;Kalman滤波【作者】秦勇;商萌萌;赵晓红;盖建新【作者单位】哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言视频序列中移动目标的跟踪是计算机视觉研究中的一个重要分支，在安全监控，智能感知等领域应用比较广泛[1]。

它能够为场景分析和目标运动分析提供必要的信息来源，同时也是目标识别、行为描述等高级处理的基础。

Camshift算法简单，运行效率相对较高且计算量较小，在背景颜色过于单一的情况下跟踪的效果良好。

但是传统的Camshift算法需要手动初始化搜索窗口，如果背景颜色和目标物体相似容易受到干扰，不适应遮挡环境，不能够对目标模型实时更新并且对高速运动的物体容易跟踪失败。

针对以上缺点，本文提出了用四帧差分和Kalman算法相结合的方法对Camshift进行改进。

1 目标检测算法1.1 四帧差分法帧间差分法运算简单且便于计算，比较适于改进Camshift算法。

Camshift算法原理及其Opencv实现Camshift原理camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。

分为三个部分：1--色彩投影图（反向投影）：(1).RGB 颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。

(2).然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。

(3).将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。

这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。

2--meanshiftmeanshift算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。

算法过程为：(1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W(2).计算零阶距：计算一阶距：计算搜索窗的质心：(3).调整搜索窗大小宽度为；长度为1.2s；(4).移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重复2)3)4)，直到搜索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。

关于meanshift的收敛性证明可以google相关文献。

3--camshift将meanshift算法扩展到连续图像序列，就是camshift算法。

它将视频的所有帧做meanshift运算，并将上一帧的结果，即搜索窗的大小和中心，作为下一帧meanshift算法搜索窗的初始值。

如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。

算法过程为：(1).初始化搜索窗(2).计算搜索窗的颜色概率分布（反向投影）(3).运行meanshift算法，获得搜索窗新的大小和位置。

(4).在下一帧视频图像中用(3)中的值重新初始化搜索窗的大小和位置，再跳转到(2)继续进行。

电子设计工程Electronic Design Engineering第26卷Vol.26第10期No.102018年5月May.2018收稿日期：2018-03-01稿件编号：201803001基金项目：中国地勘基金（1212011220503）作者简介：樊伊君（1965—），女，河南伊川人，高级工程师。

研究方向：计算机成图技术，测绘制图。

视频跟踪是目前无人机平台下的动态场景运动目标检测的关键技术，可以通过两种方法实现：一种是基于目标识别技术，核心内容是运动视频逐帧识别算法，通过目标识别和目标匹配两个步骤实现；另一种是基于运动目标的检测技术，核心内容是运动目标主动检测技术，根据检测结果确定运动目标位置，从而实现跟踪，此方法无需复杂先验信息就可以完成任意运动目标检测，如目标外形特征、目标尺寸。

但是各种跟踪算法的跟踪效果还取决于对象背景迁移、跟踪路径无法预知、目标运动路径与方式无法预知、场景改变、目标运动规律不具有解析表达特性、摄像机型号改变、摄像机位移、光照条件改变及移动目标颜色和外形的变化等因素而具有很大差异[1]。

当前最具有良好跟踪特性的主流运动目标跟踪方法，主要包括基于特征的跟踪方法、基于区域的跟踪方法、基于模型的跟踪方法、基于运动估计的跟踪方法和基于轮廓的跟踪方法。

常规的运动目标的检测跟踪算法只适合静态背景或微动态背景的场景，但不适合无人机探测视频中的运动目标检测跟踪，因此无人机获取的视频图像的数字序列信息要满足实时、准确、鲁棒性强等三基于CamShift 的视频跟踪算法改进及实现樊伊君，梁朝钢（河南省地质矿产勘查开发局第一地质矿产调查院河南洛阳471023）摘要：运动目标图像的检测跟踪技术是计算机视觉的关键技术之一，广泛应用于工业、交通、军事等诸多领域。

基于无人机平台下的动态场景运动目标检测与跟踪是该领域的一个技术难点，在实际应用中，环境复杂、目标较小和平台运动等特性对算法的实时性和可靠性提出了较高的要求。

基于Camshift的笔迹跟踪方法的研究随着科技的发展和智能设备的普及，手写输入在移动设备上的应用越来越广泛。

然而，由于移动设备的屏幕尺寸较小，手指粗大，手写输入的准确性和流畅度成为了一个挑战。

为了提高手写输入的效果，研究人员提出了基于Camshift的笔迹跟踪方法。

Camshift是一种用于目标跟踪的算法，它基于颜色直方图的统计特征来追踪目标的位置和大小。

在手写输入中，使用Camshift算法可以追踪用户手指的运动轨迹，并将其转换成文字。

基于Camshift的笔迹跟踪方法的研究主要包括以下几个方面。

首先，需要对手指的颜色进行建模。

通过对手指的颜色进行建模，可以将手指与其他物体区分开来，从而准确地追踪手指的位置。

其次，需要对手指的运动进行跟踪。

通过使用Camshift算法，可以追踪手指的运动轨迹，并将其转换成文字。

这样，用户可以通过手指在屏幕上的滑动来输入文字。

然后，需要对手指的压力进行检测。

通过检测手指的压力，可以实现手写输入的流畅度。

当手指的压力较大时，输入的文字会更加粗体；当手指的压力较小时，输入的文字会更加细体。

最后，需要对手指的速度进行控制。

通过控制手指的速度，可以实现手写输入的准确性。

当手指的速度较快时，输入的文字会更加倾斜；当手指的速度较慢时，输入的文字会更加直立。

基于Camshift的笔迹跟踪方法的研究在手写输入的领域具有重要的意义。

它可以提高手写输入的准确性和流畅度，使用户在移动设备上的输入体验更加顺畅。

随着研究的不断深入，基于Camshift的笔迹跟踪方法在未来的发展中将会有更广阔的应用前景。

camshift算法原理Camshift算法是一种基于颜色统计的物体跟踪算法，常被用于计算机视觉领域中的目标跟踪任务。

该算法通过对目标对象的颜色特征进行建模，并在视频序列中实时追踪目标的位置和大小。

Camshift算法的原理基于直方图反向投影技术和Meanshift算法。

首先，算法通过用户选取的初始目标区域，计算该区域的颜色直方图模型。

然后，将该直方图模型与整幅图像的直方图进行比较，得到反向投影图像。

反向投影图像中的每个像素值表示该像素属于目标对象的概率。

接下来，利用Meanshift算法对反向投影图像进行均值漂移操作，寻找目标对象的最大概率区域。

均值漂移操作的原理是根据概率分布的重心不断迭代，使得目标区域的中心点逐渐向最大概率区域移动。

这样，在每次迭代过程中，目标区域的位置和大小都会根据图像的颜色分布而自适应地调整。

为了进一步提高目标区域的准确性和稳定性，Camshift算法引入了一个自适应窗口大小的机制。

在Meanshift算法的每次迭代中，算法会根据当前目标区域的大小，自动调整搜索窗口的大小。

当目标对象静止或运动缓慢时，窗口大小会自动缩小以提高精度；当目标对象运动较快时，窗口大小会自动扩大以保持目标的完整性。

Camshift算法还可以通过加权直方图模型来对目标对象的颜色特征进行动态更新。

在每次迭代中，算法会根据当前目标区域的位置和大小，调整颜色直方图的权重，使其更好地适应目标对象的变化。

总结来说，Camshift算法通过对目标对象的颜色特征进行建模和追踪，能够在复杂的背景环境中实现准确、稳定的目标跟踪。

该算法的原理基于直方图反向投影和Meanshift算法，通过自适应窗口大小和加权直方图模型的机制，能够适应目标对象的位置、大小和颜色的变化，具有较高的鲁棒性和实时性。

在计算机视觉和视频分析领域中，Camshift算法被广泛应用于目标跟踪、行为分析、视频监控等方面，为实现智能视觉系统提供了重要的技术支持。