引言

在計算機視覺領域，目標跟蹤是實時視頻分析、自動駕駛、人機交互等應用的核心技術之一。Meanshift和Camshift算法作為經典的跟蹤方法，以其高效性和實用性廣受關注。本文將從原理推導、OpenCV實現到實際案例，全面解析這兩種算法的核心思想與技術細節。

一、Meanshift算法原理

1.1 核心思想

Meanshift（均值漂移）是一種基于密度梯度上升的非參數估計算法，其核心是通過迭代尋找概率密度函數的局部最大值點，適用于目標跟蹤中的特征匹配。

數學本質：
對于給定樣本點，計算窗口內數據點的均值偏移向量，重復移動窗口直至收斂：

其中，ShSh?是以xx為中心、hh為半徑的窗口，w(xi)w(xi?)為權重（通常為顏色相似度）。