meanshift（superpixel和meanshift 有什么不同）
本文目录
- superpixel和meanshift 有什么不同
- meanshift算法怎样解释
- 我看了好几天了，就是没有明白meanshift是怎么做图像分割的这方面的论文有很多，但就是讲了一个核函数
- 如何学习meanshift算法
- meanshift 算法 中rgb 为什么是16级量化
- meanshift怎么做灰度图像的分割
- meanshift和k-means以及fcm之间的区别和联系
- 学习机器学习需要什么预备知识 meanshift和机器学习有什么联系
- 谁能跟我详细说一下meanshift算法图像分割的原理以及应用
- meanshift分割算法
superpixel和meanshift 有什么不同
meanShift 算法用于视频目标跟踪时，采用目标的颜色直方图作为搜索特征，通过不断迭代 meanShift 向量使得算法收敛于目标的真实位置，从而达到跟踪的目的。 传统的 meanShift 算法在跟踪中有几个优势： （1）算法计算量不大，在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪； （2）采用核函数直方图模型，对边缘遮挡、目标旋转、变形和背景运动不敏感。 同时， meanShift 算法也存在着以下一些缺点： （1）缺乏必要的模板更新； （2）跟踪过程中由于窗口宽度大小保持不变，当目标尺度有所变化时，跟踪就会失败； （3）当目标速度较快时，跟踪效果不好； （4）直方图特征在目标颜色特征描述方面略显匮乏，缺少空间信息； 由于其计算速度快，对目标变形和遮挡有一定的鲁棒性，所以，在目标跟踪领域， meanShift 算法目前依然受到大家的重视。但考虑到其缺点，在工程实际中也可以对其作出一些改进和调整；例如： （1）引入一定的目标位置变化的预测机制，从而更进一步减少 meanShift 跟踪的搜索时间，降低计算量； （2）可以采用一定的方式来增加用于目标匹配的“特征”； （3）将传统 meanShift 算法中的核函数固定带宽改为动态变化的带宽； （4）采用一定的方式对整体模板进行学习和更新；
meanshift算法怎样解释
meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的，其最初的含义正如其名：偏移的均值向量；但随着理论的发展，meanShift的含义已经发生了很多变化。如今，我们说的meanShift算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的结束条件。
我看了好几天了，就是没有明白meanshift是怎么做图像分割的这方面的论文有很多，但就是讲了一个核函数
对图像的分割，通常是彩色图像。一般对彩色图像分割依据是这个部分的像素的颜色信息，故通常是将彩色图像转换到HSV、LUV等图像，分割就是根据每个像素的HSV（例如）三个参数进行分类，将所有像素点建立向量（H,S,V） 然后在这个三维空间中，寻找密度驻点（MEANSHIRFT），通常驻点不止一个，故就得到了类别及中心，然后计算像素（H,S,V）到这些中心的距离最小的那个，用这个中心的类别代表这个像素的类别，然后还可以将中心的（H，S，V）代替像素的(H,S,V)，这样会得到图像的分割图像，为了分割图像的明显，还可将各个类别中心的（H,S,V）设为明显差异的参数。以上为个人理解。
如何学习meanshift算法
以上是官方的说法，即书上的定义，我的理解就是，在d维空间中，任选一个点，然后以这个点为圆心，h为半径做一个高维球，因为有d维，d可能大于2，所以是高维球。落在这个球内的所有点和圆心都会产生一个向量，向量是以圆心为起点落在球内的点位终点。然后把这些向量都相加。相加的结果就是Meanshift向量。
meanshift 算法 中rgb 为什么是16级量化
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，并且可以用于任意形状的密度估计。所以依靠无参密度估计方法，即不事先规定概率密度函数的结构形式，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。常用的无参密度估计方法有：直方图法、最近邻域法和核密度估计法。 MeanShift算法正是属于核密度估计法，它不需要任何先验知识而完全依靠特征空间中样本点的计算其密度函数值。对于一组采样数据，直方图法通常把数据的值域分成若干相等的区间，数据按区间分成若干组，每组数据的个数与总参数个数的比率就是每个单元的概率值；核密度估计法的原理相似于直方图法，只是多了一个用于平滑数据的核函数。采用核函数估计法，在采样充分的情况下，能够渐进地收敛于任意的密度函数，即可以对服从任何分布的数据进行密度估计。 然后谈谈MeanShift的基本思想及物理含义：
meanshift怎么做灰度图像的分割
a=imread(\\’YuChu.bmp\\’); 如果读入的是彩色图，需要用a=rgb2gray(a);转换为灰度图 加了这句我运行了下，程序没出现错误也能出图 另外matlab图像处理工具箱中用level = graythresh(I)函数去阈值，其方法与你的方法一致，都是Otsu方法补充：你看看a读入时数据的大小，要是3维的话就是RGB图像了，需要转一下另外是程序错误还是结果不对？
meanshift和k-means以及fcm之间的区别和联系
一、means：1. 手段,方法;工具 Her husband is very ...
学习机器学习需要什么预备知识 meanshift和机器学习有什么联系
机器学习中涉及到的知识很多很杂，大多跟数学有关系，主要包括：最优化理论，图论，概率论，随机过程，矩阵论，泛函分析等。建议听一下Andrew Ng的网易公开课。meanshift，中文译名为“均值漂移”，是基于给定的一堆数据，对其概率密度的梯度函数进行估计，目前主要应用于聚类，图像平滑，图像分割和目标跟踪等方面。
谁能跟我详细说一下meanshift算法图像分割的原理以及应用
meanShift,均值漂移，在聚类、图像平滑、分割、跟踪等方面有着广泛的应用。meanShift这个概念最早是由Fukunage在1975年提出的，其最初的含义正如其名：偏移的均值向量；但随着理论的发展，meanShift的含义已经发生了很多变化。
meanshift分割算法
1.识别静态的整个人体较难；即使识别出来结果也不可靠，所以现在主要以手势/人脸识别为主；这是因为手和脸上面有比较独特的特征点。你说的滤波归根结底还是要找出具有灰度跳变的高频部分作为人体；这除非背景中除了人以外没有其他突出的物体；否则光凭滤波二值法检测人体是不太现实。2 两张图片中人要是产生相对运动，检测起来就容易多了；利用帧间差分找到图像中灰度相差大的部分（你用的滤波也是一种手段）；然后二值化区域连通；要是图像中没有其他移动物体计算连通区域的变动方向就是人的运动方向。你可以去PUDN上搜搜相关的目标检测的代码;完全和你这个对应是不可能的。照你说的情况可以先建立起静态背景的模型（或者直接在没人的时候拍张）；然后不断的与这个背景做差，原理和帧间差分一样。建议你先从典型的帧间差分例程开始下手（比如移动车辆的检测，这个比较多）。 你在二值化之后加上一个区域连通的步骤；即使用膨胀或者闭运算；这样你的轮廓就是连续的了；用matlab的话bwlabel可以统计连通区域里面像素的个数也就是人体面积大小。质心就是横竖坐标的平均值；取所有人体点的横竖坐标分别累加；除以坐标总数得到的x和y平均值；这个就是质心了
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