mean-shift

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

这段代码展示了k-means、mean-shift和normalized-cut分割方法的比较测试。其中，仅使用颜色的k-means分割，颜色加空间的k-means分割，仅使用颜色的均值偏移分割，颜色加空间的均值偏移分割以及使用颜色和空间数据的normalized-cut分割。k-means的参数是簇数“K”，mean-shift的参数是平均位移带宽“bw”，normalized-cut的参数包括颜色相似度“SI”、空间相似度“SX”、空间阈值“r”和保持分区的最小Ncut值“sNcut”等。对于normalized-cut，使用了Naotoshi Seo的经过修改的实现。

随着研究的进展，Mean Shift算法在图像处理和数据分析中得到广泛应用。这一算法利用数据点密度信息来发现数据集中的高密度区域，是一种非常有效的聚类方法。在Matlab中，可以通过简单的代码实现Mean Shift算法，帮助研究人员和工程师快速分析和处理数据。

这是一个基础的mean shift目标跟踪算法，适合本科毕设同学作为参考。该算法利用matlab平台实现，帮助学生理解目标跟踪的基本原理和实现过程。

在 Access 中，若 Shift 键被锁定，可以通过以下方法取消： 再次按下 Shift 键: 通常情况下，再次按下 Shift 键即可解除锁定状态。 检查键盘设置: 某些键盘软件或设置可能导致 Shift 键锁定，请检查相关设置并进行调整。

在MATLAB中，可以通过编程实现对图像像素的均值和熵值的计算。这是图像处理中的重要步骤，能够帮助分析图像的复杂度和信息量。 图像像素均值计算 读取图像数据：首先使用 imread 函数读取指定的图像文件。 计算均值：通过 mean2 函数计算图像的像素均值。 图像熵值计算 灰度转换：若图像为彩色图像，需先使用 rgb2gray 函数转换为灰度图像。 熵值计算：使用 entropy 函数获取图像的熵值，用于表示图像的复杂度。 通过上述步骤，能够利用MATLAB快速获得图像的基本统计信息，从而进一步深入分析图像特性。

(2) 夹角余弦法: ∑ ∑ ∑ = = = ⋅ ⋅ = m k jkik m k jkik ij xx r 1 1 22 1 ， ),,2,1,( nji L=(3) 相关系数法: ∑ ∑ ∑ = = = −⋅− = m k jjkiik m k jjkiik ij xxxx r 1 1 22 1 )()( ， ),,2,1,( nji L=(4) 指数相似系数法: ∑ = ⎪⎭ ⎪ ⎬ ⎫ ⎪⩩ ⎪ ⎨ ⎧ − −= m k k jkik ij s xx m r 1 2 2 , )( 4 3 exp 1其中∑ = = n i ikk xn x 1 1 ， ∑ = −= n k kikk xxn s 1 2)( 1 ， ),,2,1( mk L=(5) 大小值法: ∑ ∑ = = ∨ ∧ = m k jkik ij xx r 1 1 )( ， ),,2,1,,0( njixij L=>(6) 算术平均值法

图像均值 MATLAB 代码概述 这是在 OuluVS2 数据集 上测试的 端到端多视图唇读 的 Python 实现。如果在研究中使用该包，请引用以下论文： [1] 端到端多视图唇读，S. Petridis、Y. Wang、Z. Li、M. Pantic，2017年9月，英国机器视觉会议。 依赖项：运行代码需要以下依赖项： miniconda2、matplotlib、pydotplus、scikit-learn、Pillow。建议使用 miniconda 管理 Python 环境，CUDA 安装不是必需的。数据集 OuluVS2 收集于芬兰奥卢大学，促进视觉语音识别研究，使用前需签署许可协议。成功下载数据集后，您可以使用提供的脚本进行预处理。

小波变换代码-M_shift1.m zhengxing.m sub_m.m rank_c.m mulscale_edge.m mul_c.m max_c.m M_shift1.m local_max_mode.m local_max_dujiaoxian.m guiyi.m edge_link.m dayu_c.m combi.m

为了加强安全性，启动窗体前开启另一个窗体作为密码验证窗体，同时禁用 Shift 键的组合使用，以防止未经授权的访问。