基于改进CamShift算法的纱管跟踪方法研究 论文

为了提高纱管的实时精准跟踪效果，CamShift算法被成功应用于纱管分拣喂纱的跟踪领域。与传统的MeanShift算法相比，CamShift算法解决了需要手动选择初始跟踪窗口的弊端，同时在应对纱管分拣过程中单一颜色特征难以满足实时跟踪要求的问题上表现出色。特别是在加入了颜色识别功能后，大大减少了误跟踪现象。有关CamShift算法的详细介绍和应用案例，可以参考CamShift跟踪算法和CamShift结合Kalman预测对特定颜色的跟踪。

为解决自动框选初始跟踪窗口的难题，研究中还引入了卡尔曼预测机制。通过三组对比实验可以看出，经过改进后的算法能将目标的质心坐标偏差控制在约4个像素点内，进一步验证了此改进方法在实时性和精准性方面的优势。对于卡尔曼滤波的详细机制和相关算法的实现，读者可以通过卡尔曼模板跟踪以及卡尔曼滤波跟踪程序获取更多信息。