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引言

在计算机视觉领域，目标跟踪是实时视频分析、自动驾驶、人机交互等应用的核心技术之一。Meanshift和Camshift算法作为经典的跟踪方法，以其高效性和实用性广受关注。本文将从原理推导、OpenCV实现到实际案例，全面解析这两种算法的核心思想与技术细节。

一、Meanshift算法原理

1.1 核心思想

Meanshift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数估计算法，其核心是通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值点，适用于目标跟踪中的特征匹配。

数学本质：
对于给定样本点，计算窗口内数据点的均值偏移向量，重复移动窗口直至收敛：

其中，ShSh​是以xx为中心、hh为半径的窗口，w(xi)w(xi​)为权重（通常为颜色相似度）。