Camshift算法原理
Camshift原理
camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。
分为三个部分：
1--色彩投影图（反向投影）：
(1).RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。(2).然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。(3).将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。
2--meanshift
meanshift算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。
算法过程为：
(1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W
(2).计算零阶距：
计算一阶距：
计算搜索窗的质心：
(3).调整搜索窗大小
宽度为；长度为1.2s；
(4).移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重复2)3)4)，直到搜
索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。关于meanshift的收敛性证明可以google相关文献。
3--camshift
将meanshift算法扩展到连续图像序列，就是camshift算法。它将视频的所有帧做meanshift 运算，并将上一帧的结果，即搜索窗的大小和中心，作为下一帧meanshift算法搜索窗的初始值。如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。
算法过程为：
(1).初始化搜索窗
(2).计算搜索窗的颜色概率分布（反向投影）
(3).运行meanshift算法，获得搜索窗新的大小和位置。
(4).在下一帧视频图像中用(3)中的值重新初始化搜索窗的大小和位置，再跳转到(2)继续进行。
camshift能有效解决目标变形和遮挡的问题，对系统资源要求不高，时间复杂度低，在简单背景下能够取得良好的跟踪效果。但当背景较为复杂，或者有许多与目标颜色相似像素干扰的情况下，会导致跟踪失败。因为它单纯的考虑颜色直方图，忽略了目标的空间分布特性，所以这种情况下需加入对跟踪目标的预测算法。
Camshift的opencv实现
原文https://www.wendangku.net/doc/5211273840.html,/houdy/archive/2004/11/10/175739.aspx
1--Back Projection
计算Back Projection的OpenCV代码。
(1).准备一张只包含被跟踪目标的图片，将色彩空间转化到HSI空间，获得其中的H分量：IplImage* target=cvLoadImage("target.bmp",-1); //装载图片
IplImage* target_hsv=cvCreateImage( cvGetSize(target), IPL_DEPTH_8U, 3 );
IplImage* target_hue=cvCreateImage( cvGetSize(target), IPL_DEPTH_8U, 3 ); cvCvtColor(target,target_hsv,CV_BGR2HSV); //转化到HSV空间
cvSplit( target_hsv, target_hue, NULL, NULL, NULL ); //获得H分量
(2).计算H分量的直方图，即1D直方图：
IplImage* h_plane=cvCreateImage( cvGetSize(target_hsv),IPL_DEPTH_8U,1 );
int hist_size[]={255}; //将H分量的值量化到[0,255]
float* ranges[]={ {0,360} }; //H分量的取值范围是[0,360)
CvHistogram* hist=cvCreateHist(1, hist_size, ranges, 1);
cvCalcHist(&target_hue, hist, 0, NULL);
在这里需要考虑H分量的取值范围的问题，H分量的取值范围是[0,360)，这个取值范围的值不能用一个byte来表示，为了能用一个byte表示，需要将H值做适当的量化处理，在这里我们将H分量的范围量化到[0,255]。
(3).计算Back Projection：
IplImage* rawImage;
//get from video frame,unsigned byte,one channel
IplImage* result=cvCreateImage(cvGetSize(rawImage),IPL_DEPTH_8U,1); cvCalcBackProject(&rawImage,result,hist);
(4). result即为我们需要的.
2--Mean Shift算法
质心可以通过以下公式来计算：
(1).计算区域内0阶矩
for(int i=0;i< height;i++)
for(int j=0;j< width;j++)
M00+=I(i,j)
(2).区域内1阶矩：
for(int i=0;i< height;i++)
for(int j=0;j< width;j++)
{
M10+=i*I(i,j);
M01+=j*I(i,j);
}
(3).则Mass Center为：
Xc=M10/M00; Yc=M01/M00
在OpenCV中，提供Mean Shift算法的函数，函数的原型是：
int cvMeanShift(IplImage* imgprob,CvRect windowIn,
CvTermCriteria criteria,CvConnectedComp* out);
需要的参数为：
(1).IplImage* imgprob：2D概率分布图像，传入；
(2).CvRect windowIn：初始的窗口，传入；
(3).CvTermCriteria criteria：停止迭代的标准，传入；
(4).CvConnectedComp* out:查询结果，传出。
注：构造CvTermCriteria变量需要三个参数，一个是类型，另一个是迭代的最大次数，最后一个表示特定的阈值。例如可以这样构造criteria：
criteria=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,10,0.1)。
3--CamShift算法
整个算法的具体步骤分5步：
Step 1：将整个图像设为搜寻区域。
Step 2：初始话Search Window的大小和位置。
Step 3：计算Search Window内的彩色概率分布，此区域的大小比Search Window要稍微大一点。
Step 4：运行MeanShift。获得Search Window新的位置和大小。
Step 5：在下一帧视频图像中，用Step 3获得的值初始化Search Window的位置和大小。跳转到Step 3继续运行。
OpenCV代码：
在OpenCV中，有实现CamShift算法的函数，此函数的原型是：
cvCamShift(IplImage* imgprob, CvRect windowIn,
CvTermCriteria criteria,
CvConnectedComp* out, CvBox2D* box=0);
其中：
imgprob：色彩概率分布图像。
windowIn：Search Window的初始值。
Criteria：用来判断搜寻是否停止的一个标准。
out：保存运算结果,包括新的Search Window的位置和面积。
box：包含被跟踪物体的最小矩形。
更多参考：https://www.wendangku.net/doc/5211273840.html,/hunnish/archive/2004/09/07/97049.aspx
带有注释的camshift算法的opencv实现代码见：
https://www.wendangku.net/doc/5211273840.html,/source/1663015
挺弱的算法，用于跟踪前景颜色统一的物体，
假设已知前景物体（或包括主要前景物体的图）的直方图分布
不过meanshift是个简单，听起来有效的东西。
CamShift算法，即"Continuously Apative Mean-Shift"算法，是一种运动跟踪算法。它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的。我把这个算法分解成三个部分，便于理解：
1) Back Projection计算
2) Mean Shift算法
3) CamShift算法
在这里主要讨论Back Projection,在随后的文章中继续讨论后面两个算法。
一、Back Projection
计算Back Projection的步骤是这样的：
1. 计算被跟踪目标的色彩直方图。在各种色彩空间中，只有HSI空间(或与HSI类似的色彩空间)中的H分量可以表示颜色信息。所以在具体的计算过程中，首先将其他的色彩空间的值转化到HSI空间，然后会其中的H分量做1D直方图计算。
2. 根据获得的色彩直方图将原始图像转化成色彩概率分布图像，这个过程就被称作"Back Projection"。
在OpenCV中的直方图函数中，包含Back Projection的函数，函数原型是：
void cvCalcBackProject(IplImage** img, CvArr** backproject, const CvHistogram* hist); 传递给这个函数的参数有三个：
1. IplImage** img:存放原始图像，输入。
2. CvArr** backproject:存放Back Projection结果，输出。
3. CvHistogram* hist:存放直方图，输入
下面就给出计算Back Projection的OpenCV代码。
1.准备一张只包含被跟踪目标的图片，将色彩空间转化到HSI空间，获得其中的H分量：IplImage* target=cvLoadImage("target.bmp",-1); //装载图片
IplImage* target_hsv=cvCreateImage( cvGetSize(target), IPL_DEPTH_8U, 3 ); IplImage* target_hue=cvCreateImage( cvGetSize(target), IPL_DEPTH_8U, 3 ); cvCvtColor(target,target_hsv,CV_BGR2HSV); //转化到HSV空间
cvSplit( target_hsv, target_hue, NULL, NULL, NULL ); //获得H分量
2.计算H分量的直方图，即1D直方图：
IplImage* h_plane=cvCreateImage( cvGetSize(target_hsv),IPL_DEPTH_8U,1 );
int hist_size[]={255}; //将H分量的值量化到[0,255]
float* ranges[]={ {0,360} }; //H分量的取值范围是[0,360)
CvHistogram* hist=cvCreateHist(1, hist_size, ranges, 1);
cvCalcHist(&target_hue, hist, 0, NULL);
在这里需要考虑H分量的取值范围的问题，H分量的取值范围是[0,360),这个取值范围的值不能用一个byte来表示，为了能用一个byte表示，需要将H值做适当的量化处理,在这里我们将H分量的范围量化到[0,255].
4.计算Back Projection：
IplImage* rawImage;
//----------------------------------------------
//get from video frame,unsigned byte,one channel
//----------------------------------------------
IplImage* result=cvCreateImage(cvGetSize(rawImage),IPL_DEPTH_8U,1); cvCalcBackProject(&rawImage,result,hist);
5.结果：result即为我们需要的.
二、meanshift
这里来到了CamShift算法，OpenCV实现的第二部分，这一次重点讨论Mean Shift算法。在讨论Mean Shift算法之前，首先讨论在2D概率分布图像中，如何计算某个区域的重心(Mass Center)的问题，重心可以通过以下公式来计算：
1.计算区域内0阶矩
for(int i=0;i for(int j=0;j M00+=I(i,j) 2.区域内1阶矩： for(int i=0;i for(int j=0;j { M10+=i*I(i,j); M01+=j*I(i,j); } 3.则Mass Center为： Xc=M10/M00; Yc=M01/M00 接下来，讨论Mean Shift算法的具体步骤，Mean Shift算法可以分为以下4步： 1.选择窗的大小和初始位置. 2.计算此时窗口内的Mass Center. 3.调整窗口的中心到Mass Center. 4.重复2和3，直到窗口中心"会聚"，即每次窗口移动的距离小于一定的阈值。 在OpenCV中，提供Mean Shift算法的函数，函数的原型是： int cvMeanShift(IplImage* imgprob,CvRect windowIn, CvTermCriteria criteria,CvConnectedComp* out); 需要的参数为： 1.IplImage* imgprob：2D概率分布图像，传入； 2.CvRect windowIn：初始的窗口，传入； 3.CvTermCriteria criteria：停止迭代的标准，传入； 4.CvConnectedComp* out:查询结果，传出。 (注：构造CvTermCriteria变量需要三个参数，一个是类型，另一个是迭代的最大次数，最后一个表示特定的阈值。例如可以这样构造criteria： criteria=cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS,10,0.1)。) 返回的参数： 1.int：迭代的次数。 实现代码：暂时缺 三、camshift 1.原理 在了解了MeanShift算法以后，我们将MeanShift算法扩展到连续图像序列（一般都是指视频图像序列），这样就形成了CamShift算法。CamShift算法的全称是"Continuously Apaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。整个算法的具体步骤分5步： Step 1：将整个图像设为搜寻区域。 Step 2：初始话Search Window的大小和位置。 Step 3：计算Search Window内的彩色概率分布，此区域的大小比Search Window要稍微大一点。 Step 4：运行MeanShift。获得Search Window新的位置和大小。 Step 5：在下一帧视频图像中，用Step 3获得的值初始化Search Window的位置和大小。跳转到Step 3继续运行。 2.实现 在OpenCV中，有实现CamShift算法的函数，此函数的原型是： cvCamShift(IplImage* imgprob, CvRect windowIn, CvTermCriteria criteria, CvConnectedComp* out, CvBox2D* box=0); 其中： imgprob：色彩概率分布图像。 windowIn：Search Window的初始值。 Criteria：用来判断搜寻是否停止的一个标准。 out：保存运算结果,包括新的Search Window的位置和面积。 box：包含被跟踪物体的最小矩形。 说明： 1.在OpenCV 4.0 beta的目录中，有CamShift的例子。遗憾的是这个例子目标的跟踪是半自动的，即需要人手工选定一个目标。我正在努力尝试全自动的目标跟踪，希望可以和大家能在这方面与大家交流。 o Camshift 算法 引言 大多数特征跟踪算法的执行都遵循下图所示的目标预测——特征检测——模板匹配——更新四个步骤的闭环结构。首先，以前一帧目标位置和一些运动模型为基础，预测当前帧中目标的可能位置。接着，候选区域的特征和初始特征相匹配，通过优化匹配准则来选择最好的匹配对象，其相应的目标区域即为目标在本帧的位置。算法设计的不同常常由于选择什么特征、预测如何进行、如何选择匹配准则等的不同而不同。许多对目标跟踪算法的完善也是从这三个方面寻找改善措施的 。 除了位置更新步骤，其余三个步骤一般在一个迭代中完成。目标预测步骤主要基于目标的运动模型，运动模型可以是很简单的等速平移运动，也可以是很复 杂的曲线运动。特征检测步骤是在目标区域通过相应的图像处理技术获得特征值，组合成待匹配模板。 d h 模板匹配步骤是选择最匹配的待匹配模板，它的所在区域即是目标在当前帧的位置区域。一般以对目标表象的变化所作的一些合理的假设为基础，—个常用的方法是候选特征与初始特征的互相关系数最小。 三个步骤不断往复。更新步骤常常有两种，一是指对初始模板(特征)的更新，这是因为在目标的运动中，它的姿态、环境的照度等会发生变化，因此模板更新有利于跟踪的继续进行；二是指位置的更新，当在当前帧中找到与目标模板最匹配的模板后，常把该模板的中心位置作为目标在当前帧中的位置，并用该位置对目标的初始位置进行更新，作为下一帧处理时的目标初始位置。 1，Camshift原理 CamShift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。 2，目标表示（颜色概率分布图） (1) RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。 Camshift原理 camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。 分为三个部分： 1--色彩投影图（反向投影）： (1).RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。(2).然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。(3).将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。 2--meanshift meanshift算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。 算法过程为： (1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W (2).计算零阶距： 计算一阶距： 计算搜索窗的质心： (3).调整搜索窗大小 宽度为；长度为1.2s； (4).移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重复2)3)4)，直到搜 索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。关于meanshift的收敛性证明可以google相关文献。 3--camshift 将meanshift算法扩展到连续图像序列，就是camshift算法。它将视频的所有帧做meanshift 运算，并将上一帧的结果，即搜索窗的大小和中心，作为下一帧meanshift算法搜索窗的初始值。如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。 算法过程为： (1).初始化搜索窗 (2).计算搜索窗的颜色概率分布（反向投影） (3).运行meanshift算法，获得搜索窗新的大小和位置。 数据结构课程设计报告 实验一：计算器 设计要求 1、问题描述：设计一个计算器，可以实现计算器的简单运算，输出并检验结果的正确性，以及检验运算表达式的正确性。 2、输入：不含变量的数学表达式的中缀形式，可以接受的操作符包括+、-、*、/、%、(、)。 具体事例如下： 3、输出：如果表达式正确，则输出表达式的正确结果；如果表达式非法，则输出错误信息。 具体事例如下： 知识点：堆栈、队列 实际输入输出情况： 正确的表达式 对负数的处理 表达式括号不匹配 表达式出现非法字符 表达式中操作符位置错误 求余操作符左右出现非整数 其他输入错误 数据结构与算法描述 解决问题的整体思路： 将用户输入的中缀表达式转换成后缀表达式，再利用转换后的后缀表达式进行计算得出结果。 解决本问题所需要的数据结构与算法： 用到的数据结构是堆栈。主要算法描述如下： A．将中缀表达式转换为后缀表达式： 1. 将中缀表达式从头逐个字符扫描，在此过程中，遇到的字符有以下几种情况： 1）数字 2）小数点 3）合法操作符+ - * / % 4）左括号 5）右括号 6）非法字符 2. 首先为操作符初始化一个map 单片机十进制加法计算器设计 摘要 本设计是基于51系列的单片机进行的十进制计算器系统设计，可以完成计 算器的键盘输入，进行加、减、乘、除3位无符号数字的简单四则运算，并在LED上相应的显示结果。 设计过程在硬件与软件方面进行同步设计。硬件方面从功能考虑，首先选择内部存储资源丰富的AT89C51单片机，输入采用4×4矩阵键盘。显示采用3位7段共阴极LED动态显示。软件方面从分析计算器功能、流程图设计，再到程序的编写进行系统设计。编程语言方面从程序总体设计以及高效性和功能性对C 语言和汇编语言进行比较分析，针对计算器四则运算算法特别是乘法和除法运算的实现，最终选用全球编译效率最高的KEIL公司的μVision3软件，采用汇编语言进行编程，并用proteus仿真。 引言 十进制加法计算器的原理与设计是单片机课程设计课题中的一个。在完成理论学习和必要的实验后，我们掌握了单片机的基本原理以及编程和各种基本功能的应用，但对单片机的硬件实际应用设计和单片机完整的用户程序设计还不清楚，实际动手能力不够，因此对该课程进行一次课程设计是有必要的。 单片机课程设计既要让学生巩固课本学到的理论，还要让学生学习单片机硬件电路设计和用户程序设计，使所学的知识更深一层的理解，十进制加法计算器原理与硬软件的课程设计主要是通过学生独立设计方案并自己动手用计算机电路设计软件，编写和调试，最后仿真用户程序，来加深对单片机的认识，充分发挥学生的个人创新能力，并提高学生对单片机的兴趣，同时学习查阅资料、参考资料的方法。 关键词：单片机、计算器、AT89C51芯片、汇编语言、数码管、加减乘除 目录 摘要 (01) 引言 (01) 一、设计任务和要求............................. 1、1 设计要求 1、2 性能指标 1、3 设计方案的确定 二、单片机简要原理............................. 2、1 AT89C51的介绍 2、2 单片机最小系统 2、3 七段共阳极数码管 三、硬件设计................................... 3、1 键盘电路的设计 3、2 显示电路的设计 四、软件设计................................... 4、1 系统设计 4、2 显示电路的设计 五、调试与仿真................................. 5、1 Keil C51单片机软件开发系统 5、2 proteus的操作 六、心得体会.................................... 参考文献......................................... 附录1 系统硬件电路图............................ 附录2 程序清单.................................. 在MFC对话框的控件中显示Opencv摄像头视频+Camshift跟踪算法实现 2010-05-07 16:31 一般用opencv显示视频，都用cvNamedWindow新建窗口，并且在while循环中更新每一帧视频，由于窗口是opencv自己创建的，所以在VC中很难对其进行控制，出于这个目的，希望能将视频显示在VC能够控制的部件中。这里给出一个实例说明如何在MFC对话框的picture控件中显示摄像头视频。 主要步骤为： 1.建立对话框工程并设置对话框布局 注意对话框中间的是picture控件用于显示视频。 2.和console的程序一样，设置opencv库环境，加入opencv头文件，并定义所需要的变量。 3.关键的是这一步，定义CvvImage类型的变量m_CvvImage，这个类型的变量里有函数DrawToHDC能在MFC的控件中显示视频。 还有一个关键的一步是设置定时器timer，MFC中不用while循序来更新每帧视频，取而代之的是在定时器timer的响应函数中实现视频的更新，在本程序中每100毫秒进入一次定时器，定时器响应时间可以更改。 这里给出“打开摄像头”和定时器timer的响应函数。 01void COpencvUIDlgDlg::OnOpencamera() //打开摄像头按钮的响应函数 02{ 03// TODO: Add your control notification handler code here 04m_Video=cvCreateCameraCapture(-1);//打开摄像头 05 06if (!m_Video) 07return; 08 09SetTimer(1,100,NULL);//设置定时器 10} 11 12void COpencvUIDlgDlg::OnTimer(UINT nIDEvent) //定时器的响应函数 13{ 14// TODO: Add your message handler code here and/or call default 15// KillTimer(nIDEvent); 16m_Frame=cvQueryFrame(m_Video);//m_Frame是IplImage指针类型 17m_CvvImage.CopyOf(m_Frame,1);//m_CvvImage是CvvImage类型 18m_CvvImage.DrawToHDC(hDC,&rect); 19//将CvvImage显示在picture控件中,hDC是picture控件的句柄.rect是picture的区域. 20b_flagProcess=1; 21 22CDialog::OnTimer(nIDEvent); 23} 4.加入截图和保存视频功能。 本程序下载地址：https://www.wendangku.net/doc/5211273840.html,/source/1617588 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 可以对本程序进行二次开发，下面实现在上述程序的基础上实现Camshift跟踪算法。 Opencv中自带Camshift跟踪算法的实现（OpenCV\samples\c\camshiftdemo.c），不过是基于console的，在MFC中实现则不能用其本来的鼠标回调函数来定位目标，而要改用MFC的鼠标消息响应函数。 运行结果为： 微机课程设计报告 题目简易计算器仿真 学院（部）信息学院 专业通信工程 班级2011240401 学生姓名张静 学号33 12 月14 日至12 月27 日共2 周 指导教师（签字）吴向东宋蓓蓓 单片机十进制加法计算器设计 摘要 本设计是基于51系列的单片机进行的十进制计算器系统设计，可以完成计 算器的键盘输入，进行加、减、乘、除3位无符号数字的简单四则运算，并在LED上相应的显示结果。 软件方面从分析计算器功能、流程图设计，再到程序的编写进行系统设计。编程语言方面从程序总体设计以及高效性和功能性对C语言和汇编语言进行比较分析，针对计算器四则运算算法特别是乘法和除法运算的实现，最终选用全球编译效率最高的KEIL公司的μVision3软件，采用汇编语言进行编程，并用proteus仿真。 引言 十进制加法计算器的原理与设计是单片机课程设计课题中的一个。在完成理论学习和必要的实验后，我们掌握了单片机的基本原理以及编程和各种基本功能的应用，但对单片机的硬件实际应用设计和单片机完整的用户程序设计还不清楚，实际动手能力不够，因此对该课程进行一次课程设计是有必要的。 单片机课程设计既要让学生巩固课本学到的理论，还要让学生学习单片机硬件电路设计和用户程序设计，使所学的知识更深一层的理解，十进制加法计算器原理与硬软件的课程设计主要是通过学生独立设计方案并自己动手用计算机电路设计软件，编写和调试，最后仿真用户程序，来加深对单片机的认识，充分发挥学生的个人创新能力，并提高学生对单片机的兴趣，同时学习查阅资料、参考资料的方法。 关键词：单片机、计算器、AT89C52芯片、汇编语言、数码管、加减乘除 安卓应用程序设计 ——简易计算器的实现院（系）名称 专业名称 学生姓名 学生学号 课程名称 2016年6月日 1.系统需求分析 Android是以Linux为核心的手机操作平台，作为一款开放式的操作系统，随着Android 的快速发展，如今已允许开发者使用多种编程语言来开发Android应用程序，而不再是以前只能使用Java开发Android应用程序的单一局面，因而受到众多开发者的欢迎，成为真正意义上的开放式操作系统。计算器通过算法实行简单的数学计算从而提高了数学计算的效率，实现计算器的界面优化，使界面更加友好，操作更加方便。基于android的计算器的设计,系统具有良好的界面；必要的交互信息；简约美观的效果。使用人员能快捷简单地进行操作，即可单机按钮进行操作，即时准确地获得需要的计算的结果，充分降低了数字计算的难度和节约了时间。 2.系统概要设计 2.1计算器功能概要设计 根据需求，符合用户的实际要求，系统应实现以下功能：计算器界面友好，方便使用，，具有基本的加、减、乘、除功能，能够判断用户输入运算数是否正确，支持小数运算，具有清除功能。 图2.1系统功能图 整个程序基于Android技术开发，除总体模块外主要分为输入模块、显示模块以及计算模块这三大部分。在整个系统中总体模块控制系统的生命周期，输入模块部分负责读取用户输入的数据，显示模块部分负责显示用户之前输入的数据以及显示最终的计算结果，计算模块部分负责进行数据的运算以及一些其他的功能。具体的说，总体模块的作用主要是生成应用程序的主类，控制应用程序的生命周期。 输入模块主要描述了计算器键盘以及键盘的监听即主要负责读取用户的键盘输入以及 响应触屏的按键，需要监听手机动作以及用指针事件处理方法处理触屏的单击动作。同时提供了较为直观的键盘图形用户界面。 显示模块描述了计算器的显示区，即该区域用于显示用户输入的数据以及最终的计算结 70 第31卷 第12期 湖南科技学院学报 V ol.31 No.12 2010年12月 Journal of Hunan University of Science and Engineering Dec.2010 基于改进Camshift 算法的多目标自适应跟踪 曲巨宝 (武夷学院 数学与计算机系，福建 武夷山 354300) 摘 要：针对多目标跟踪中常因目标间遮挡、融合、分离等导致跟踪失败，提出了用动态背景建模技术和RGB 三通道色差法获取目标群组，然后利用Kalman 滤波器预测运动目标初始参量，再用改进的Camshift 算法逐步迭代逼近各个目标精确位置，实现了对多目标的自适应跟踪。经大量实验证明，本算法目标识别能力强，抗噪声性能好，跟踪速度快。 关键词：Camshift ；多目标跟踪；自适应；kalman 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1673-2219（2010）12-0070-03 运动目标的检测、跟踪是计算机视觉研究的重要内容，被广泛用于智能视觉监控、视频检索等领域。由于运动视频受光线、目标动态变化影响使目标检测和跟踪变得非常困难，尤其对多个运动目标进行同时跟踪，目标间发生遮挡、融合、分离导致跟踪变得异常艰难。文献 [1]提出了基于MeanShift 的多目标粒子滤波跟踪算法设计，但MeanShift 算法不但对抗遮挡能力比较差，而且不具有搜索窗自适应功能；文献[2] 提出用水平集法对多运动目标进行分割；文献[3] 提出用多个摄像机构建系统来处理多个运动目标相互遮挡的问题，但这种系统造价较高且算法复杂，实时性差；本文在研究了多运动目标的颜色特征、运动规律后，使用背景差分法建立动态背景模型，将当前帧同背景帧做差分获得运动目标，通过Kalman 滤波方法对各目标在下一帧的初始位置进行预测后，再调用Camshift 逐次逼近各个目标的精确位置，经实际应用取得了较好的效果。 1 动态背景模型 利用背景差分法建立动态背景模型，以帧间差分法为基础，通过当前帧帧差分的二值图像找到运动区域，对运动区域内的背景保持不变，而非运动区域的背景则用当前帧进行更新，经过一定次数的迭代便可提取出背景。其步骤如下: (1)将序列图像的第一帧图像I 0作为初始背景图像。 (2)计算当前帧k 的帧间差分二值图像BW k ： ???? ?≤?=?otherwise I I BW k k k k 1 ||01τ (1) 其中,I k , I k-1分别为当前帧和上一帧图像，k τ是判断第k 帧是否有变化的阀值(实验中取25) (3)利用二值图像BW k 更新背景B k ： ???????+?==?otherwise B I BW if B B k k k k k 1)1(1αα (2) 其中α为更新系数，取0.2 (4)k=k+1返回到步骤(3)，进行迭代，经过一定次数的迭代后停止迭代，并将此时的Bk 作为背景图像B0 收稿日期：2010－09－20 资助项目：福建省教育厅科技项目（JA09240）、武夷学院智能计算网格科研团队（2009） 作者简介：曲巨宝(1963－)，男，吉林乾安人，副教授，硕士，研究方向为计算机视觉、图形图像、人工智能。 VB应用程序的设计方法 ——“简易计算器”教学设计 揭阳第一中学卢嘉圳 教学内容：利用所学知识制作Visual Basic程序“简易计算器” 教学目标：能熟练运用CommandButton控件及TextBox控件进行Visual Basic(以下简称VB)程序的设计，能熟练运用条件语句编写代码 教学重点:运用开发VB程序一般过程的思路来开发“简易计算器” 教学难点:分析得出实现“简易计算器”各运算功能的算法。 教材分析： 当我刚开始进行程序设计的教学时，便感觉比较难教。这是因为程序设计本身枯燥、严谨，较难理解，而且学生大多数都是初学者，没有相应的知识基础。对于《程序设计实例》，我们选用的教材是广东教育出版社出版的《信息技术》第四册，该书采用的程序设计语言是VB，而学生是仅学过了一点点简单的QB编程之后就进入《程序设计实例》的学习的。 教材为我们总结了设计VB程序的一般步骤：创建用户界面；设置控件属性；编写事件程序代码；运行应用程序。我总结了一下，其实VB程序设计可分为设计用户界面及编写程序代码两个环节。 教学过程： 一、引入新课 任务：让学生按照书上提示完成一个非常简单的VB程序——“计算器”（仅包含开方、平方、求绝对值功能）的制作。 目的：加强对CommandButton控件及TextBox控件的掌握，复习对开方、求绝对值函数的使用。 引入本节课的学习任务：设计一个简易计算器，包含加、减、乘、除、开方、平方等运算。程序界面可参考下图。 具体功能为：在Text1中输入一个数值，然后单击代表运算符的按钮则运算结果会在text2中显示出来；比如在text1中输入一个2，然后按“+”按钮，再输入一个3按“-”按钮，再输入一个-4按“*”按钮，则实际为(2-3)*(-4)；最后在text2中显示结果为4。 模拟计算器 学生姓名：**** 指导老师：**** 摘要本课程设计的课题是设计一个模拟计算器的程序，能够进行表达式的计算，并且表达式中可以包含Abs()和Sqrt()运算。在课程设计中，系统开发平台为Windows ，程序设计设计语言采用C++，程序运行平台为Windows 或*nix。本程序的关键就是表达式的分离和处理，在程序设计中，采用了将输入的中缀表达式转化为后缀表达式的方法，具有可靠的运行效率。本程序做到了对输入的表达式（表达式可以包含浮点数并且Abs()和Sqrt()中可以嵌套子表达式）进行判定表达式是否合法并且求出表达式的值的功能。经过一系列的调试运行，程序实现了设计目标，可以正确的处理用户输入的表达式，对海量级数据都能够通过计算机运算快速解决。 关键词C++程序设计；数据结构；表达式运算；栈；中缀表达式；后缀表达式；字符串处理；表达式合法判定； 目录 1 引言 (3) 1.1课程设计目的 (3) 1.2课程设计内容 (3) 2 设计思路与方案 (4) 3 详细实现 (5) 3.1 表达式的合法判定 (5) 3.2 中缀表达式转化为后缀表达式 (5) 3.3 处理后缀表达式 (7) 3.4 表达式嵌套处理 (8) 4 运行环境与结果 (9) 4.1 运行环境 (9) 4.2 运行结果 (9) 5 结束语 (12) 参考文献 (13) 附录1：模拟计算器源程序清单 (14) 1 引言 本课程设计主要解决的是传统计算器中，不能对表达式进行运算的问题，通过制作该计算器模拟程序，可以做到快速的求解表达式的值，并且能够判定用户输入的表达式是否合法。该模拟计算器的核心部分就在用户输入的中缀表达式的转化，程序中用到了“栈”的后进先出的基本性质。利用两个“栈”，一个“数据栈”，一个“运算符栈”来把中缀表达式转换成后缀表达式。最后利用后缀表达式来求解表达式的值。该算法的复杂度为O(n)，能够高效、快速地求解表达式的值，提高用户的效率。 1.1课程设计目的 数据结构主要是研究计算机存储，组织数据，非数值计算程序设计问题中所出现的计算机操作对象以及它们之间的关系和操作的学科。数据结构是介于数学、计算机软件和计算机硬件之间的一门计算机专业的核心课程，它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础，广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。学习数据结构是为了将实际问题中涉及的对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。通过课程设计可以提高学生的思维能力，促进学生的综合应用能力和专业素质的提高。 模拟计算器程序主要利用了“栈”这种数据结构来把中缀表达式转化为后缀表达式，并且运用了递归的思想来解决Abs()和Sqrt()中嵌套表达式的问题，其中还有一些统计的思想来判定表达式是否合法的算法。 1.2课程设计内容 本次课程设计为计算器模拟程序，主要解决表达式计算的问题，实现分别按表达式处理的过程分解为几个子过程，详细的求解过程如下：1 用户输入表达式。 2 判定表达式是否合法。 3 把中缀表达式转化为后缀表达式。 4 求出后缀表达式的结果。 5 输出表达式的结果。通过设计该程序，从而做到方便的求出一个表达式的值，而不需要一步一步进行运算。 课题：用计算器计算 教学内容：三年级下册第48—51页内容 教学目标： 1、在运算中了解计算器的结构和基本功能；能正确、熟练地运用计算器进行一、两步的式题运算。 2、能运用计算器解决一些简单的实际问题，探索一些基本的数学规律。 3、培养观察、比较、分析、归纳、概括等能力。 教学过程： 一、尝试运用 师：开学到现在，我们一直在学习计算，下面这些题，哪些你一眼能看出来答案的，直接说的得数。 1、初步尝试 90＋56= 45×99≈ 87546—3469= 42×30= 2102÷30≈ 43×365= 师：最后两道看来有困难，列竖式算算。 师：先不报答案，要你自己检验做的对不对，你准备怎么样？试一试用计算器来验算，你们会吗？ 师：谁愿意带上你的竖式计算上来展示意下，向大家演示一下你用计算器验算的过程可以吗？（鼓励和表扬） 师：看来，大家还真的会用计算器！想不想“再显身手”？ 2、再次尝试：探索用计算器进行混合运算的方法 ①546×28－4276 ②2940 ÷28＋763 ③15021-87×99 ④25120÷（449－289） （1）这4题与上面4题相比，有什么不一样？会做吗？请试一试。 （2）交流操作方法。 （3）你有没有感觉到这4道题在计算过程中有什么不一样？ （4）用计算器计算③、④该怎么操作呢？我们以第③题为例，谁来介绍介绍？ （突出“记住中间数”、“使用MR键”、倒减等方法。） （①、②两题只要按顺序依次输入，③、④题要先算后一步，③④可以“记住过程得数”，③还可以倒减等） （5）介绍用存储键计算，尝试用“MR键”计算③④题。 二、解决生活问题 师：通过这几道题计算，你感觉计算器怎么样？你们喜欢用计算器吗？下面我们就发挥计算器的作用，用它来完成一个非常有价值的问题。 1、出示：一个水龙头滴水的动态画面。据统计一个没有关紧的水龙头，每天大约滴18千克的水，这些水就这样白白流掉了。 （1）照这样计算一年(按365天计算)要浪费多少千克水？ （2）把这些水分别装在饮水桶中(每桶约重15千克)算算大约能装多少桶？ （3）你家每月用几桶水？算算这些水够你家用几个月？大约合多少年？ 师：目前我国西南大旱，一些地区粮食因为缺水绝收。云南山区的孩子们喝脏水解渴。联系我们刚才的这些计算数据，你想到什么？ 三、探索计算规律： 师：既然人们发明了这么好的计算器，我们就应该更好地运用它。让我们来挑战一下自己，探索计算的规律好不好？ 1、找出规律后再填写每组的后2题得数，并用计算器检验。 19+9×9= 118+98×9= 1117+987×9= 11116+9876×9= 111115+98765×9= 学生汇报自己的发现。按这样一种规律写下去，下一题该是什么样的？ 2、自己探索规律。 1122÷34= 111222÷334= 11112222÷3334= …… 111…1222…2÷333…34= 2001个1 2001个2 2000个3 “移动应用开发”实验报告 1 而受至到众多开发者的欢迎，成为真正意义上的开放式操作系统。计算器通 过算法实行简单的或学计算从而提高了数学计算的效率，实现计算器的界面 优化，使界面更加友好，操作更加方便。基于android的计算器的设计系统具 有良好的界面；必要的英互信息：简约美观的效票，使用人员能快捷简单地 进行操作，即可单机按钮进行操作，即时准确地获得需要的计算的结果，充 分降低了数字计算的难度和节约了时间。 2.系统概要设计 2.1计算器功能概要设计 根据需求，符合用户的实际需求，系统应实现以下功能：计算器界面友好， 方便使用，具有基本的加，减，乘，除功能。能够判断用户输入运算数是否 正确，支持小数运算，具有清除功能。 整个程序基于Android 技术开发，除总体模块外主要分为输入模块、显 示模块以及计算模块这三大部分。在整个系统中总体模块控制系统的生命周期，输入模块部分负责读取用户输入的数据，显示模块部分负责显示用户之 前输入的数据以及显示最终的计算结果，计算模块部分负责进行数据的运算 以及一些其他的功能。具体的说，总体模块的作用主要是生成应用程序的主类，控制应用程序的生命周期。 输入模块主要描述了计算器键盘以及键盘的监听即主要负责读取用户的 键盘输入以及响应触屏的按键，需要监听手机动作以及用指针事件处理方法 处理触屏的单击动作。同时提供了较为直观的键盘图形用户界面。 显示模块描述了计算器的显示区，即该区域用于显示用户输入的数据以 及最终的计算结果，同时负责显示一些其他的信息。 计算器模块主要描述了计算器的整体，实现了计算器的界面，负责用户 2 输入数据，计算，显示，清零等功能。 2.2输入模块设计 系统如果想完成计算器中各种功能，首先用户要能进行数据输入，由于 是在触屏手机上开发计算器程序，所以要求输入可以直接使用触屏进行，所 以在设计的时候就要充分的考虑这一点。正是由于考虑到这个特殊的地方， 所以在进行模块设计中，选择编写输入模块类的时候会特意选取使用可以支 持触屏输入的特殊增强型图形用户界面类。 输入模块主要的任务是描述计算器键盘以及实现键盘的监听，即当用户 点击按键或者屏幕的时候监听会去调用相应的处理办法，本模块还需要为系 统提供一个较为直观的键盘图形用户界面。输入模块的功能图如图 2.3显示模块设计 作为手机计算器系统，显示部分也是必不可少的一部分。没有显示部分 就没有办法显示用户输入的数字是否正确，甚至不能显示计算出的结果，由 此可见显示模块即包括输入的部分（因个人技术原因不能显示表达式的形式）也包括输出的部分。 显示模块主要完成的任务是描述计算器的显示区，该区域用于显示用户 输入的数据以及最终的计算结果和一些其他信息。同时本模块还将提供调用 和设置显示的具体方法。 3 计算器算法原理 除法也用类似竖式的方法，从高位到低位逐一得出结果。大概过程如下：（注意，是二进制运算） 1、先左移除数，直到除数不小于被除数，同时记录移动的位数； 2、开始循环，循环次数为前一步移动的位数加1； 3、比较被除数与除数的大小，如果被除数不小于除数，则该位结果为1，否则为0； 4、除数右移一位，继续循环。 这种方法同样可以进行小数运算，根据需要的有效数字位数确定循环次数。 漏了一点，修改一下： 3、比较被除数与除数的大小，如果被除数不小于除数，则该位结果为1，并把被除数减去除数，否则为0 加减乘除求余： #include % Adam Kukucka % Zach Clay % Marcelo Molina % CSE 486 Project 3 function [ trackmov probmov centers ] = camshift %用camshift算法跟踪运动物体，跟踪目标须手动选定 % ****************************************************************** % initialize vari ables % ****************************************************************** rmin = 0; %min row value for search window rmax = 0; %max row value for search window cmin = 0; %min col value for search window cmax = 0; %max col value for search window numofframes = 0; %number of frames in the avi threshold = 1; %threshold for convergence centerold = [0 0]; %for convergence... previous center of window centernew = [0 0]; %for convergence... new center of window % ****************************************************************** % Pre code... load movie and select initial frame % ****************************************************************** % prompt user for avi file name %user_entry = input('Please enter an avi filename: ','s'); % load the avi file... handle is M %从电脑里读取一个avi视频文件 M = aviread('D:\FFOutput\2.avi'); % get number of frames %获取该视频文件的总帧数numberofframes [dontneed numberofframes] = size(M); % initialize matrix to hold center coordinates %创建矩阵imagecenters，用于存放每一帧的图像质心坐标 imagecenters = zeros(numberofframes, 2); % extract the first frame from the avi %把视频文件的第一帧转化成图像Image1 Frame1 = M(1,1); Image1 = frame2im(Frame1); %%% ********** images(:, :, numberofframes) = G(:,:); 奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）做了一个调查，投票选出32个最重要的算法： 1.A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一 种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定 次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。 2.集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳优先搜索算法的优化。使用启 发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最 前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。 3.二分查找（Binary Search）——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半 不符合要求的数据。 4.分支界定算法（Branch and Bound）——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决 方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。 5.Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几 里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。 6.数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数（或是其他信息承载单元）对 信息编码的过程，又叫来源编码。 7.Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况 下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一 起，加密后续通讯。 8.Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。 9.离散微分算法（Discrete differentiation） 10.动态规划算法（Dynamic Programming）——展示互相覆盖的子问题和最优子架构 算法 11.欧几里得算法（Euclidean algorithm）——计算两个整数的最大公约数。最古老的 算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。 12.期望-最大算法（Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training）——在 统计计算中，期望-最大算法在概率模型中寻找可能性最大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算，第一步是计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大可能估计值；第二步是最大化，最大化在第一 步上求得的最大可能值来计算参数的值。 13.快速傅里叶变换（Fast Fourier transform，FFT）——计算离散的傅里叶变换（DF T）及其反转。该算法应用范围很广，从数字信号处理到解决偏微分方程，到快速计算大整数乘积。 14.梯度下降（Gradient descent）——一种数学上的最优化算法。 15.哈希算法（Hashing） 16.堆排序（Heaps） 17.Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用，比如计算机代数系统 和大数程序库，如果使用长乘法，速度太慢。该算法发现于1962年。 18.LLL算法（Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice reduction）——以格规约（lattice）基数 为输入，输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用： 背包加密系统（knapsack）、有特定设置的RSA加密等等。 import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Color; import java.awt.GridLayout; import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import javax.swing.JTextField; /** * 一个计算器，与Windows附件自带计算器的标准版功能、界面相仿。但还不支持键盘操作。 */ public class Calculator extends JFrame implements ActionListener { /** 计算器上的键的显示名字*/ private final String[] KEYS = { "7", "8", "9", "/", "sqrt", "4", "5", "6", "*", "%", "1", "2", "3", "-", "1/x", "0", "+/-", ".", "+", "=" }; /** 计算器上的功能键的显示名字*/ private final String[] COMMAND = { "Backspace", "CE", "C" }; /** 计算器左边的M的显示名字*/ private final String[] M = { " ", "MC", "MR", "MS", "M+" }; /** 计算器上键的按钮*/ private JButton keys[] = new JButton[KEYS.length]; /** 计算器上的功能键的按钮*/ private JButton commands[] = new JButton[COMMAND.length]; /** 计算器左边的M的按钮*/ private JButton m[] = new JButton[M.length]; /** 计算结果文本框*/ private JTextField resultText = new JTextField("0"); // 标志用户按的是否是整个表达式的第一个数字,或者是运算符后的第一个数字 private boolean firstDigit = true; // 计算的中间结果。 private double resultNum = 0.0; // 当前运算的运算符 private String operator = "="; // 操作是否合法 private boolean operateValidFlag = true; /** * 构造函数 */ Camshift算法原理及其Opencv实现 Camshift原理 camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。 分为三个部分： 1--色彩投影图（反向投影）： (1).RGB 颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。(2).然后对其中的H分量作直方图，在直方图中代表了不同H分量值出现的概率或者像素个数，就是说可以查找出H分量大小为h的概率或者像素个数，即得到了颜色概率查找表。(3).将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率对替换，就得到了颜色概率分布图。这个过程就叫反向投影，颜色概率分布图是一个灰度图像。 2--meanshift meanshift算法是一种密度函数梯度估计的非参数方法，通过迭代寻优找到概率分布的极值来定位目标。 算法过程为： (1).在颜色概率分布图中选取搜索窗W (2).计算零阶距： 计算一阶距： 计算搜索窗的质心： (3).调整搜索窗大小 宽度为；长度为1.2s； (4).移动搜索窗的中心到质心，如果移动距离大于预设的固定阈值，则重复2)3)4)，直到搜索窗的中心与质心间的移动距离小于预设的固定阈值，或者循环运算的次数达到某一最大值，停止计算。关于meanshift的收敛性证明可以google相关文献。 3--camshift 将meanshift算法扩展到连续图像序列，就是camshift算法。它将视频的所有帧做meanshift运算，并将上一帧的结果，即搜索窗的大小和中心，作为下一帧meanshift算法搜索窗的初始值。如此迭代下去，就可以实现对目标的跟踪。CamShift算法
Camshift算法原理
数据结构课程设计计算器
简易计算器
在MFC对话框的控件中显示Opencv摄像头视频+Camshift跟踪算法实现
微机课设简易计算器
基于安卓的计算器的设计与实现
基于改进Camshift算法的多目标自适应跟踪
计算器制作
模拟计算器程序-课程设计
用计算器计算(教案)
移动应用开发实验---简单计算器
计算器算法原理
camshift算法
计算机中的常用算法
基于Java的计算器算法(源代码).(精选)
Camshift算法原理及其Opencv实现