ASMS跟踪算法是一种在计算机视觉领域中用于目标跟踪的技术，其全称为Adaptive Scale Mean-Shift Tracking。这个算法是基于尺度自适应的mean-shift方法，主要用于解决视频序列中目标对象的运动跟踪问题。2014年，ASMS被提出作为一种新颖的跟踪策略，它在处理目标缩放变化和部分遮挡时表现出了较高的鲁棒性。 我们需要理解mean-shift算法。Mean-shift是一种非参数估计方法，用于寻找数据密度的局部最大值。在目标跟踪中，它通过计算像素空间的颜色直方图来确定目标的位置。颜色直方图是一种统计表示，可以有效地描述图像区域的颜色分布。在mean-shift算法中，我们会对每个像素点进行迭代，每次迭代都将像素点移动到颜色直方图的梯度方向，直到达到一个局部峰值，这个峰值通常对应于目标区域。 ASMS算法则在此基础上进行了改进，引入了尺度自适应性。这意味着算法能够自动调整搜索窗口的大小以适应目标的尺度变化。当目标变大或变小时，ASMS能够有效地追踪目标而不丢失跟踪。这一步是通过在每个迭代步骤中估计目标的尺度变化来实现的，从而提高了跟踪的稳定性和准确性。 在ASMS算法中，通常会使用霍夫变换或者相关滤波器等技术来估计目标的尺度变化。此外，为了处理目标的部分遮挡，ASMS可能还会结合其他特征，如边缘、纹理或形状信息，以增加鲁棒性。 在"asms-master"压缩包中，你应该能找到ASMS算法的源代码实现。这些代码通常包括预处理、颜色直方图的构建、mean-shift迭代以及尺度估计等关键步骤。通过阅读和理解这些源代码，你可以深入了解ASMS算法的内部工作机制，包括如何构建高斯核、如何执行迭代以及如何处理尺度变化等问题。 学习和分析ASMS算法源码可以帮助开发者深入理解目标跟踪的原理，并能为自己的项目提供参考。例如，你可以根据实际需求调整算法参数，或者将ASMS与其他跟踪算法结合，构建更强大的跟踪系统。同时，源码也可以作为教学材料，帮助学生更好地掌握计算机视觉和机器学习领域的核心概念。 ASMS跟踪算法是一种先进的计算机视觉技术，它通过结合mean-shift方法和尺度自适应性，能够在复杂环境中有效地跟踪目标。研究和实践ASMS不仅可以提升我们对目标跟踪的理解，还能为相关应用的开发带来创新的可能性。

该程序在一个图中显示了红色，绿色和蓝色通道中图像的直方图。 我们使用这些代码来显示岩石和矿物的薄层图像的红色，绿色和蓝色通道的直方图，直方图有助于我们对图像成分进行分类以及更好地实现薄层。 但是，该程序可用于任何RGB图像，而不受我们领域的限制。 我希望发现它有用。

之前传过一个，当时传的有些问题，一些同学发来邮件问，过了很长时间了，我找呀找，找到了一个比较原始的版本，调试了一下还能用。程序采用了VS2005编写，集成Qt4.2.2和opencv，亲测可以使用，比较简单。这次免积分奉上，希望对大家的学习有所帮助吧。

matlab实现的基于颜色直方图的特征匹配，RGB转换成hsv， 量化颜色，计算两幅图像特征向量之间的距离，实现颜色特征匹配。同时，二值化之后，计算zernike矩和hu不变矩，可以作为第二个特征匹配量。

基于颜色直方图的图像检索

基于加权颜色直方图与梯度方向直方图自适应融合的粒子滤波跟踪算法 matlab仿真 直升机目标跟踪 例子，使用多特征自适应融合的 粒子滤波方法，注意这是32位系统版本，64位需要重新对c语言进行编译。

图像特征sift的matlab代码密集功能 在该程序包中，您找到了用于从给定图像中提取密集的颜色直方图和密集的SIFT特征的MATLAB代码。 评论 核心功能（sp_dense_sift.m）来自“场景/对象”分类工具箱 核心功能（sp_dense_color.m）是工具箱中densityCOLOR.cpp的修改的MATLAB版本，而不会损失计算效率。 这些低层次的视觉功能已用于我们最近的研究工作中，和。 致谢 在MATLAB FileExchange中提交的启发了此软件包。

VehicleColorID 使用YOLOv3进行对象分割，并使用颜色直方图和kNN分类器进行颜色识别。 需要图书馆 OpenCV-4.2 枕头-6.1 脾气暴躁-1.18.1 Matplotlib-3.1.3 其他需求 Darknet和YOLOv3 cfg和权重已安装。 按照上的说明安装Darknet。 color_feature_extractor和knn模块需要与VehicleColorID文件放置在同一文件夹中。 这些文件应放置要检测的颜色数据集。 训练数据生成 使用以下命令运行color_feature_extractor.py：python color_feature_extractor.py --path $ COLOR_DATASET_PATH $ 运行分类器 在COCO数据集上预训练的YOLOv3用作对象检测器，基于颜色的kNN分类器可预测检测到的对象的颜色。

自己编写的基于RGB颜色空间的直方图的匹配算法实现，大家一起学习！

图像特征，包括颜色直方图，颜色矩，边缘直方图，GIST，局部二值图等等