MeanShift算法
Mean shift 是一種機器學習算法，并不僅僅局限于圖像上的應用。關于 Mean shift 算法介紹的書和文章很多，這里就不多介紹了。簡單的說，Meanshift 算法是一種迭代算法，需要給一個初始的區域，然后這個算法會反復的調整這個區域，使得這個區域最吻合我們期望的特征。
OpenCV 中有兩處用到了 Mean Shift 。分別是：
pyrMeanShiftFiltering
meanShift
這里只介紹第二個函數的使用方法。
我們的原始圖像還是上次那個向日葵的圖像，我們選中其中一朵向日葵來計算 Histogram，但是這次我們計算 Hue 通道的 Histogram：
之后用這個直方圖數據在另外一個圖像中用 Meanshift 算法去找向日葵。
下面是代碼，首先加載原始圖像。在原始圖像中找到向日葵，計算向日葵區域的 Histogram。
cv::Mat image = cv::imread("D:\\向日葵.jpg");
cv::Mat imageROI = image(cv::Rect(130, 250, 75, 75));
ColorHistogram hist;
cv::Mat h = hist.getHueHistogram(imageROI, 65);
cv::imshow("pic", image);
ContentFinder finder;
finder.setHistogram(h);
finder.setThreshold(-1.0f);
之后加載我們要探測的圖像，做 backproject，得到概率分布圖。
cv::Mat image2 = cv::imread("D:\\02.jpg");
cv::Mat hsv;
cv::cvtColor(image2, hsv, CV_BGR2HSV);
int ch[1] = {0};
cv::Mat probImage = finder.find(hsv, 0.0, 180, ch);
cv::Mat img_color;
cv::applyColorMap(probImage, img_color, cv::COLORMAP_JET);
cv::imshow("backproject", img_color);
最后 Meanshift 就是在右圖中找出概率最大的那個區域。對于這個問題來說，其實做個遍歷就行。
meanshift 相比遍歷效率更高。但是如果初始區域選的不好，有可能會找不到向日葵所在的區域。
所以meanshift 并不是萬能的。
cv::Rect rect(100, 100, 200, 200);
cv::rectangle(image2, rect, cv::Scalar(255,0,0));
// cv::TermCriteria criteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER, 30, 1);
cv::TermCriteria criteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER | cv::TermCriteria::EPS,
10,
1);
cv::meanShift(probImage, rect, criteria);
cv::rectangle(image2, rect, cv::Scalar(0,0,255));
cv::imshow("image2", image2);
下面是輸出結果，藍框是我們隨便選的初始區域，紅框是得到的結果。可以看到準確的找到了向日葵所在區域。
如果我們初始區域選的不太好，就會找不到向日葵。比如下面的代碼。
cv::Rect rect(0, 0, 200, 200);
cv::rectangle(image2, rect, cv::Scalar(255,0,0));
cv::TermCriteria criteria(cv::TermCriteria::MAX_ITER | cv::TermCriteria::EPS,
10,
1);
cv::meanShift(probImage, rect, criteria);
cv::rectangle(image2, rect, cv::Scalar(0,0,255));
cv::imshow("image2", image2);
可以看到迭代了10次，但是區域一點沒動。一般來說我們可以隨機選擇初始區域，如果一個區域 meanshift失敗了，就再隨機選另一個區域。這樣試幾次就能得到不錯的結果。
以上就是OpenCV機器學習MeanShift算法筆記分享的詳細內容，更多關于OpenCV機器學習的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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