1樓：施雁曼
1.識別靜態的整個人體較難；即使識別出來結果也不可靠，所以現在主要以手勢/人臉識別為主；這是因為手和臉上面有比較獨特的特徵點。你說的濾波歸根結底還是要找出具有灰度跳變的高頻部分作為人體；這除非背景中除了人以外沒有其他突出的物體；否則光憑濾波二值法檢測人體是不太現實。
2 兩張**中人要是產生相對運動，檢測起來就容易多了；利用幀間差分找到影象中灰度相差大的部分（你用的濾波也是一種手段）；然後二值化區域連通；要是影象中沒有其他移動物體計算連通區域的變動方向就是人的運動方向。
你可以去pudn上搜搜相關的目標檢測的**;完全和你這個對應是不可能的。照你說的情況可以先建立起靜態背景的模型（或者直接在沒人的時候拍張）；然後不斷的與這個背景做差，原理和幀間差分一樣。建議你先從典型的幀間差分例程開始下手（比如移動車輛的檢測，這個比較多）。
你在二值化之後加上一個區域連通的步驟；即使用膨脹或者閉運算；這樣你的輪廓就是連續的了；用matlab的話bwlabel可以統計連通區域裡面畫素的個數也就是人體面積大小。質心就是橫豎座標的平均值；取所有人體點的橫豎座標分別累加；除以座標總數得到的x和y平均值；這個就是質心了
2樓：匿名使用者
那個是需要一個外掛，但貌似是在linux下面編譯的
meanshift演算法怎樣解釋
3樓：丶寒舟我獨飲
meanshift,均值漂移，在聚類、影象平滑、分割、跟蹤等方面有著廣泛的應用。meanshift這個概念最早是由fukunage在2023年提出的，其最初的含義正如其名：偏移的均值向量；但隨著理論的發展，meanshift的含義已經發生了很多變化。
如今，我們說的meanshift演算法，一般是指一個迭代的步驟，即先算出當前點的偏移均值，然後以此為新的起始點，繼續移動，直到滿足一定的結束條件。
meanshift 進行影象分割 20
4樓：張小歪大師
我最近也在弄 不知道你對這塊還有印象麼 想交流一下
5樓：匿名使用者
樓主現在這方面研究咋樣啊 分割**有了沒 能不能給我分享下啊 學生黨 在學習這個分割演算法 [email protected] 求~
matlab用meanshift演算法處理影象分割的**誰有啊
6樓：電動爐鉤子
網上好多**的，你google一下vlfeat，那個庫裡面有meanshift。
7樓：清竹的風箏
樓主，請問你有這個**了嗎？求一份[email protected]
the mean-shift method 是什麼演算法
8樓：南京新華電腦專修學院
meanshift,均值漂移，在聚類、影象平滑、分割、跟蹤等方面有著廣泛的應用。meanshift這個概念最早是由fukunage在2023年提出的，其最初的含義正如其名：偏移的均值向量；但隨著理論的發展，meanshift的含義已經發生了很多變化。
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