Mean Shift 目标跟踪流程图

Mean Shift目标跟踪流程图描述： 1. 初始化：选择一组种子点作为初始估计的目标位置。 2. 计算密度：在每个候选位置，计算其与周围点的相似度（如颜色、纹理等）。 3. 更新均值：根据密度计算，移动每个种子点到其邻域的质心位置。 4. 收敛判断：检查所有种子点的位置是否变化小于某个阈值或达到最大迭代次数。 5. 更新目标位置：如果收敛，则选择当前具有最高密度的种子点作为新的目标位置；否则，返回第2步。 6. 输出结果：返回最终估计的目标位置。 这个流程图描述了Mean Shift算法的基本步骤，用于在视频序列中跟踪目标的位置。