图像处理与计算机视觉技术解析

table {
border-collapse: collapse;
width: 100%;
margin-bottom: 1rem;
}
th, td {
border: 1px solid #ddd;
padding: 8px;
text-align: left;
}
th {
background-color: #f2f2f2;
}
tr:nth-child(even) {
background-color: #f9f9f9;
}
pre {
background-color: #f8f8f8;
padding: 15px;
border-radius: 4px;
overflow-x: auto;
}

63、构建并运行一个旋转立方体。对其进行修改，使其具有按钮：向右旋转、向左旋转、向上旋转和向下旋转。当按下这些按钮时，立方体应该进行相应的旋转。

一般来说，要实现此功能，可按以下步骤操作：

构建并运行旋转立方体代码。

使用图形用户界面（GUI）库（如 OpenCV 中的 GUI 功能）创建四个按钮，分别对应向右、向左、向上和向下旋转。

为每个按钮绑定事件处理函数，在函数中修改立方体的旋转参数以实现相应方向的旋转。

64、找到并加载一张正面、眼睛睁开且面部占据大部分或整个图像区域的人脸图片。编写代码来找到眼睛的瞳孔。拉普拉斯算子倾向于处理中心亮点被暗区包围的情况，而瞳孔的情况正好相反。对图像进行反转并与足够大的拉普拉斯算子进行卷积。

寻找瞳孔的思路

先找到符合要求的人脸图片

由于拉普拉斯算子倾向处理中心亮点被暗区包围的情况，而瞳孔相反

所以要对图像进行反转

再与足够大的拉普拉斯算子进行卷积来找到瞳孔

65、对数极坐标变换将不同旋转和大小的形状转换到一个空间中，其中这些变化对应于θ轴和log(r)轴上的平移。傅里叶变换具有平移不变性。我们如何利用这些事实，使不同大小和旋转的形状在对数极坐标域中自动给出等效表示？

对不同大小和旋转的形状进行

对数极坐标变换

，将大小和旋转的变化转换为对数极坐标域中

log(r)

轴和

θ

轴上的平移。

由于

傅里叶变换

具有平移不变性，对对数极坐标变换后的结果进行傅里叶变换，使得形状在经过大小和旋转变换后在傅里叶域仍具有等效表示，进而在对数极坐标域实现等效表示。

66、加载一张图像，进行透视变换，然后旋转它。这个变换能一步完成吗？

在图像处理中，透视变换和旋转变换都可以用变换矩阵来表示。

根据矩阵乘法的结合律，将透视变换矩阵和旋转变换矩阵相乘，得到一个新的复合变换矩阵。使用这个复合变换矩阵对图像进行一次变换，就相当于依次进行透视变换和旋转变换。

67、对加载的图像进行直方图均衡化处理，并报告结果。

可按以下步骤操作：

使用OpenCV的

cv::equalizeHist()

函数对单通道8位图像进行直方图均衡化；

对于彩色图像，需分离通道逐个处理；

若想获得更好效果，可将RGB图像转换到LAB空间，仅对亮度通道进行直方图均衡化；

处理后可通过对比原图像和处理后图像的直方图及视觉效果来报告结果。

68、解释图像直方图均衡化和图像去噪之间的区别。

图像直方图均衡化与图像去噪的区别

图像直方图均衡化

定义

：是一种增强图像对比度的技术。

原理

：通过对图像的灰度级进行重新分布，将原图像较窄的灰度范围拉伸为更宽的范围。

目的

：使得图像的细节更加清晰。

应用重点

：主要针对图像整体的对比度问题。

图像去噪

定义

：是去除图像中混入的噪声的技术。

噪声来源

：可能由传感器误差、传输干扰等因素产生。

目的

：恢复图像的真实信息，提高图像的质量和可辨识度。

应用重点

：更侧重于消除图像中的异常干扰。

69、你能想出一种使用霍夫变换来识别任何具有明显周长的形状的方法吗？请解释如何实现。

1981年巴拉德将霍夫变换扩展到任意形状，基本方法是将对象视为梯度边缘的集合。对于识别具有明显周长的形状，可先对图像进行边缘检测（如使用

cv::Canny()

），得到边缘图像。因为形状的周长对应着边缘，这些边缘可看作梯度边缘的集合。之后可利用霍夫变换的原理，在边缘图像中寻找符合特定形状特征的梯度边缘组合，从而识别出具有明显周长的形状。

70、加载一张有趣的图像，将其转换为灰度图像，然后计算其积分图像。现在利用积分图像的特性找出图像中的垂直和水平边缘。使用细长的矩形；在原位进行减法和加法运算。

可按以下步骤操作：

加载图像并转换为灰度图像；

计算灰度图像的积分图像；

利用积分图像的特性，使用细长矩形进行减法和加法运算来检测垂直和水平边缘。

在实际操作中，可使用合适的编程语言和图像处理库（如Python的OpenCV库）实现。

71、编写一个函数来计算旋转45度的积分图像；然后可以使用该图像从四个点计算45度旋转矩形的像素和。

计算旋转45度积分图像的函数并用于计算旋转矩形像素和

要编写计算旋转45度积分图像的函数并用于计算旋转矩形像素和，可按以下步骤实现：

旋转原始图像45度；

计算旋转后图像的积分图像；

定义旋转矩形的四个点，利用积分图像的特性计算该矩形的像素和。

以下是Python示例代码：

import numpy as np
from scipy.ndimage import rotate

# 计算旋转45度的积分图像
def compute_rotated_integral_image(image):
    # 旋转图像45度
    rotated_image = rotate(image, 45, reshape=True)
    # 计算积分图像
    integral_image = np.cumsum(np.cumsum(rotated_image, axis=0), axis=1)
    return integral_image


# 计算旋转45度矩形的像素和
def sum_rotated_rectangle(integral_image, points):
    # 假设points是四个点的坐标
    x1, y1 = points[0]
    x2, y2 = points[1]
    x3, y3 = points[2]
    x4, y4 = points[3]
    # 确保坐标顺序正确
    x_min = min(x1, x2, x3, x4)
    x_max = max(x1, x2, x3, x4)
    y_min = min(y1, y2, y3, y4)
    y_max = max(y1, y2, y3, y4)
    # 计算像素和
    sum_value = integral_image[y_max, x_max] - integral_image[y_min, x_max] - integral_image[y_max, x_min] + integral_image[y_min, x_min]
    return sum_value


# 示例使用
image = np.random.rand(100, 100)  # 示例图像
rotated_integral_image = compute_rotated_integral_image(image)
points = [(10, 10), (20, 20), (30, 10), (20, 0)]  # 示例四个点
sum_value = sum_rotated_rectangle(rotated_integral_image, points)
print(sum_value)

此代码仅为示例，实际使用时可能需要根据具体需求调整。

72、解释当尺度已知且固定时，如何使用距离变换自动将已知形状与测试形状对齐。在多尺度情况下又该如何操作？

当尺度已知且固定时，可先对已知形状和测试形状进行距离变换，得到

距离场

。然后通过最小化两个距离场之间的差异（如

欧氏距离

）来找到最佳的对齐方式，例如使用

迭代最近点（ICP）算法

等优化方法。

在多尺度情况下，可以从

粗尺度

开始，在每个尺度上进行初步对齐，然后将对齐结果传递到更细的尺度上进行进一步的细化，逐步提高对齐的精度。

73、编写一个函数，使用

cv::GaussianBlur()

以 (50, 50) 的核大小对图像进行模糊处理，并对该过程计时。使用 50 × 50 高斯核的离散傅里叶变换（DFT）来更快地完成同样的模糊处理。

以下是实现思路及示例代码。

实现思路

使用

cv::GaussianBlur()

对图像进行模糊处理并计时。

生成 50 × 50 的高斯核，对其进行 DFT，再对图像进行 DFT，将两者相乘后进行逆 DFT 得到模糊结果。

示例代码（Python + OpenCV）

import cv2
import numpy as np
import time

# 读取图像
image = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 使用 cv::GaussianBlur() 进行模糊处理并计时
start_time = time.time()
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (50, 50), 0)
end_time = time.time()
print(f'cv::GaussianBlur() 耗时: {end_time - start_time} 秒')

# 生成 50 × 50 的高斯核
gaussian_kernel = cv2.getGaussianKernel(50, 0)
gaussian_kernel_2d = gaussian_kernel * gaussian_kernel.T

# 对图像和高斯核进行 DFT
image_dft = cv2.dft(np.float32(image), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
kernel_dft = cv2.dft(np.float32(gaussian_kernel_2d), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)

# 相乘
result_dft = cv2.mulSpectrums(image_dft, kernel_dft, 0)

# 逆 DFT
blurred_image_dft = cv2.idft(result_dft, flags=cv2.DFT_SCALE | cv2.DFT_REAL_OUTPUT)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Gaussian Blur', blurred_image)
cv2.imshow('DFT Blur', np.uint8(blurred_image_dft))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请将

'your_image.jpg'

替换为实际的图像文件路径。

74、编写一个图像处理函数，以交互方式从图像中移除人物。使用 cv::grabCut() 对人物进行分割，然后使用 cv::inpaint() 填充分割后产生的空洞。

实现思路为：先使用

cv::grabCut()

对人物进行分割，再使用

cv::inpaint()

填充分割后产生的空洞。

cv::grabCut()

函数的使用方法为：

void cv::grabCut(
    cv::InputArray img,
    cv::InputOutputArray mask,
    cv::Rect rect,
    cv::InputOutputArray bgdModel,
    cv::InputOutputArray fgdModel,
    int iterCount,
    int mode = cv::GC_EVAL
);

75、生成1000个介于0和1之间的随机数ri。确定一个区间大小，然后对1/ri绘制直方图。

可按以下思路解题：

使用合适的随机数生成函数（如 Python 中的

random

模块）生成 1000 个 0 到 1 之间的随机数 $ r_i $

接着计算每个 $ r_i $ 对应的 $ 1/r_i $ 值

再根据数据特点确定区间大小

最后使用绘图库（如 Python 的

matplotlib

）对 $ 1/r_i $ 绘制直方图

76、收集手部肤色的BGR直方图。选取一个室内直方图样本作为模型，分别计算其与第二个室内直方图、第一个室外阴凉处直方图和第一个室外阳光下直方图的EMD（地球移动距离）。利用这些测量值来设置距离阈值。

可按以下步骤操作：

收集手部肤色的BGR直方图；

选一个室内直方图样本作模型；

用OpenCV的

cv::EMD()

函数计算模型与第二个室内、第一个室外阴凉处和第一个室外阳光下直方图的EMD；

根据计算结果设置距离阈值，如取最大距离值或根据经验调整。

77、从三种光照条件（室内、室外阴凉处和室外阳光下）中分别组装三个肤色模型的直方图。

使用cv::calcHist()制作BGR直方图的方法来组装这些直方图。

78、创建一个肤色区域关注（或“注意力”）检测器。a. 目前仅针对室内环境，使用多个手部和面部肤色样本创建一个BGR直方图。b. 在三个新的室内场景中，其中两个有肤色区域，一个没有，使用cv::calcBackProject()函数创建反向投影图像。c. 在图像中16个等间距的网格点上使用cv::meanShift()函数，均值漂移窗口大小设置为图像宽度和高度的1/4，以找到反向投影图像中的峰值。d. 在每个峰值周围1/8 × 1/8的区域内收集直方图。e. 使用cv::compareHist()函数的所有比较方法，在收集的三幅图像中查找肤色区域。f. 报告结果。哪种比较方法最准确？

肤色区域检测与直方图比较方法分析

需要通过实际编程实现步骤a – e，对收集的三幅图像使用

cv::compareHist()

函数的所有比较方法查找肤色区域并根据结果报告，才能确定哪种比较方法最准确。

cv::compareHist()

函数支持以下几种比较方法：

CV_COMP_CORREL

：相关性比较，值越接近1表示越相似。

CV_COMP_CHISQR

：卡方比较，值越接近0表示越相似。

CV_COMP_INTERSECT

：直方图相交比较，值越大表示越相似。

CV_COMP_BHATTACHARYYA

：巴氏距离比较，值越接近0表示越相似。

在实际应用中，不同的场景可能会使不同的比较方法表现出更好的准确性，需要通过实验来确定最适合本题的比较方法。

79、我们可以通过比较封闭轮廓中每个点到其他所有点的距离，来找出该轮廓（包含N个点）中的极值点（即距离最远的两个点）。a. 这种算法的复杂度是多少？b. 解释如何能更快地完成此任务。

a. 该算法复杂度为 $ O(N^2) $，因为要对 N 个点，每个点都与其余 $ N – 1 $ 个点进行距离比较。

b. 常见更快方法有旋转卡壳算法，其复杂度为 $ O(N) $，它利用凸包性质，通过旋转两条平行线不断更新最远点对。

80、描述一种不使用 cv::isContourConvex() 来确定闭合轮廓是否为凸的算法。

可使用向量叉积法来判断。遍历轮廓上的每三个相邻点，计算相邻边向量的叉积。若所有叉积的符号相同（都为正或都为负），则轮廓是凸的；若存在不同符号的叉积，则轮廓是非凸的。

81、描述以下算法：a. 判断一个点是否在一条直线上方。b. 判断一个点是否在一个三角形内部。c. 判断一个点是否在一个多边形内部（不使用cv::pointPolygonTest()函数）。

a. 对于直线方程 $ Ax + By + C = 0 $，将点的坐标 $ (x_0, y_0) $ 代入表达式 $ Ax_0 + By_0 + C $，若结果大于 0，且直线斜率存在时：

当 $ B > 0 $，点在直线上方；

当 $ B < 0 $，点在直线下方。

若直线垂直于 x 轴，比较点的 y 坐标与直线上点的 y 坐标大小判断。

b. 可通过计算点与三角形三个顶点构成的三个小三角形面积之和是否等于原三角形面积来判断，若相等则点在三角形内部。也可利用向量叉积，若点相对于三角形三边的向量叉积符号相同，则点在三角形内部。

c. 可使用射线法，从该点出发向某一方向作一条射线，统计射线与多边形边的交点个数：

若交点个数为奇数，则点在多边形内部；

若为偶数，则点在多边形外部。

82、使用PowerPoint或类似程序，在黑色背景上绘制一个半径为20的白色圆圈（该圆的周长约为2π×20 ≈ 125.7）。将绘图保存为图像。a. 读取图像，将其转换为灰度图，进行阈值处理并查找轮廓。轮廓长度是多少？它与计算出的长度是否相同（在四舍五入范围内）还是不同？b. 以125.7作为轮廓的基础长度，使用以下基础长度的比例作为参数运行cv::approxPolyDP()函数：90%、66%、33%、10%。找出轮廓长度并绘制结果。

## 需按步骤编写代码实现

### a部分：
- 读取图像
- 转换为灰度图
- 阈值处理后查找轮廓
- 计算轮廓长度
- 与125.7对比

### b部分：
- 以125.7为基础长度
- 按比例作为参数运行 `cv::approxPolyDP()`
- 计算轮廓长度
- 绘制结果

83、假设我们正在构建一个瓶子检测器，并希望创建一个“瓶子”特征。我们有许多容易分割并找到轮廓的瓶子图像，但瓶子有旋转且大小各异。我们可以绘制轮廓，然后计算 Hu 矩以得到一个不变的瓶子特征向量。到目前为止一切都好——但我们应该绘制填充轮廓还是仅绘制线条轮廓？请解释你的答案。

应该绘制填充轮廓。Hu 矩是基于图像的二阶和三阶中心矩计算得到的一组特征，具有平移、旋转和尺度不变性。

当我们计算 Hu 矩来表示瓶子的特征时，填充轮廓能够更完整地表示瓶子的形状信息。线条轮廓只包含了物体边界的信息，可能会丢失瓶子内部的一些形状特征，而填充轮廓考虑了整个瓶子区域的分布，这样计算出的 Hu 矩能更全面、准确地描述瓶子的形状，从而在后续的瓶子检测中更有利于准确识别不同旋转和大小的瓶子。

84、选取字母形状，将这些形状旋转到不同角度、进行放大和缩小以及组合这些变换来生成变体图像。描述哪些 Hu 特征对旋转有响应，哪些对缩放有响应，哪些对两者都有响应。

Hu 不变矩中的

h2 - h7

对旋转和缩放都具有不变性，即不响应旋转和缩放；

h1

对旋转、反射不具有不变性，但对缩放具有不变性，也就是

h1

响应旋转，不响应缩放。

85、使用 cv::accumulateWeighted() 重新实现背景减除的平均法。为此，学习场景中像素值的滑动平均值以找到均值，并学习绝对差值（使用 cv::absdiff()）的滑动平均值作为图像标准差的替代。

实现步骤

实现步骤如下：

初始化

：定义用于累积像素值和绝对差值的图像（

dst

），以及权重因子

alpha

。

累积像素值

：使用

cv::accumulateWeighted()

累积每一帧的像素值到

IavgF

中，更新背景均值。

计算绝对差值

：使用

cv::absdiff()

计算当前帧与前一帧的绝对差值。

累积绝对差值

：使用

cv::accumulateWeighted()

累积绝对差值到

IdiffF

中。

计算统计模型

：当累积了足够多的帧后，将累积值转换为背景的统计模型，计算均值和偏差。

示例代码

cv::Mat IavgF, IdiffF;
double alpha = 0.1; // 权重因子

// 假设 frame 是当前帧，prev_frame 是前一帧
if (IavgF.empty()) {
    IavgF = cv::Mat::zeros(frame.size(), CV_32F);
    IdiffF = cv::Mat::zeros(frame.size(), CV_32F);
}

cv::accumulateWeighted(frame, IavgF, alpha);
cv::Mat diff;
cv::absdiff(frame, prev_frame, diff);
cv::accumulateWeighted(diff, IdiffF, alpha);

int Icount = 100; // 假设累积了 100 帧

void createModelsfromStats() {
    IavgF *= (1.0/Icount);
    IdiffF *= (1.0/Icount);
    IdiffF += cv::Scalar( 1.0, 1.0, 1.0 );
    setHighThreshold( 7.0 );
    setLowThreshold( 6.0 );
}

86、在背景减除中，阴影常常是个问题，因为它们可能会显示为前景对象。使用背景减除的平均法或码本法来学习背景，然后让一个人在前景中走动，此时阴影会从前景对象的底部“发散”出来。已知在户外，阴影比周围环境更暗且更蓝；在室内，阴影比周围环境更暗。请说明如何利用这些特点消除阴影。

可利用户外阴影更暗更蓝、室内阴影更暗的特点来消除阴影，但未给出具体消除阴影的操作步骤。

87、使用背景分割来分割一个伸展双臂的人。研究

find_connected_components()

例程中不同参数和默认值的影响。展示以下不同设置的结果：a. poly1_hull0；b. DP_EPSILON_DENOMINATOR；c. perimScale；d. CVCLOSE_ITR

需按要求进行背景分割实验，分别设置不同参数值，观察并展示分割结果以研究参数影响。

88、从你安装OpenCV的目录中，使用…/samples/data/tree.avi视频文件，比较并对比cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::BackgroundSubtractorKNN在分割移动的手时的表现。使用视频的前半部分学习背景，然后在视频的后半部分分割移动的手。

可按以下步骤操作：

从OpenCV安装目录中找到

.../samples/data/tree.avi

视频文件；

分别实例化

cv::BackgroundSubtractorMOG2

和

cv::BackgroundSubtractorKNN

对象，使用视频前半部分学习背景；

对视频后半部分进行处理，分别使用

cv::BackgroundSubtractorMOG2

和

cv::BackgroundSubtractorKNN

分割移动的手；

比较

cv::BackgroundSubtractorMOG2

和

cv::BackgroundSubtractorKNN

的分割效果，可从分割的准确性、完整性、噪声等方面对比。

89、尽管这可能会有点慢，但尝试在视频输入先通过

cv::bilateralFilter()

进行预滤波后再运行背景分割。也就是说，输入流先进行平滑处理，然后通过码本背景分割程序进行背景学习，之后进行前景检测。a. 展示与不运行双边滤波的结果对比。b. 尝试系统地改变双边滤波器的

spatialSigma

和

colorSigma

（例如，添加滑块以便你可以交互式地更改它们）。比较这些结果。

# 背景分割实验

## 实验内容
- 进行相关编程操作，运行双边滤波和不运行双边滤波进行背景分割，展示结果对比。
- 改变双边滤波器的 `spatialSigma` 和 `colorSigma` 参数，比较不同参数下的结果。

90、考虑实现亚像素角点检测的函数cv::findCornerSubPix()。a. 如果角点发生扭曲，使得原本的直的明暗线变成在一点相交的曲线，亚像素角点检测是否仍然有效？请解释。b. 如果扩大扭曲棋盘角点周围的窗口大小（在扩大win和zero_zone参数之后），亚像素角点检测会变得更准确还是会开始发散？请解释你的答案。

a. 当角点扭曲使直线变为曲线时，亚像素角点检测可能失效，因为该方法基于直线边缘梯度与向量正交的特性，曲线会破坏这种特性。

b. 扩大窗口大小可能导致检测结果发散，因为窗口内包含更多复杂信息，会干扰角点位置的判断。

91、修改 matchmethod_orb_akaze_brisk.cpp 以对平面物体（例如杂志或书籍封面）进行训练，并使用摄像机对其进行跟踪。研究并报告在修改后的代码中使用 AKAZE、ORB 和 BRISK 特征找到正确关键点的效果。

可按以下步骤操作：

修改

matchmethod_orb_akaze_brisk.cpp

代码，使其能对平面物体（如杂志或书籍封面）进行训练；

结合视频摄像机对该平面物体进行跟踪；

研究在修改后的代码中使用 AKAZE、ORB 和 BRISK 特征找到正确关键点的情况并进行报告。

92、特征及其描述符也可用于识别。拍摄三张不同书籍封面在空白背景下的俯拍照片，然后分别拍摄每本封面在不同背景下的10张偏心照片，最后拍摄10张不同背景下无书的照片。修改matchmethod_orb_akaze_brisk.cpp文件，分别存储每本书的描述符。再次修改该文件，尽可能在偏心照片中检测出正确的书籍，并在无书的照片中表明无书。报告检测结果。

需按照题目要求进行相关操作（拍摄照片、修改代码、检测书籍、报告结果）来完成任务。

93、光流：a. 描述一个使用块匹配比使用Lucas – Kanade光流法更适合跟踪的对象。b. 描述一个使用Lucas – Kanade光流法比使用块匹配更适合跟踪的对象。

a. 具有大面积纹理相似区域且运动较为简单规则的对象，如一面移动的纯色墙壁，使用块匹配更适合跟踪。

b. 具有明显特征点且运动相对复杂、细节丰富的对象，如奔跑中运动员的肢体，使用Lucas – Kanade光流法更适合跟踪。

94、修改 lkdemo.cpp 程序，创建一个能为适度移动的相机执行简单图像稳定化的程序。将稳定化后的结果显示在一个比相机输出窗口大得多的窗口中央（这样画面可以移动，而初始点保持稳定）。

打开

lkdemo.cpp

文件。

利用光流算法（如 Lucas – Kanade 算法）计算帧间的运动向量。

根据计算得到的运动向量，对图像进行反向变换，以抵消相机的运动。

创建一个比相机输出窗口大得多的新窗口。

将稳定化后的图像放置在新窗口的中央进行显示。

95、使用网络摄像头或移动彩色物体的彩色视频编译并运行 camshiftdemo.cpp。用鼠标在移动对象周围绘制一个（紧凑的）框；该程序将对其进行跟踪。编写一个函数，在初始的 cv::meanShift() 框中放置一个点网格。同时运行两个跟踪器。

编译并运行

camshiftdemo.cpp

，使用鼠标绘制框以跟踪移动彩色对象。

编写函数在初始

cv::meanShift()

框中生成点网格。

对同一对象同时运行

cv::meanShift()

和

cv::CamShift()

跟踪器。具体实现需结合 OpenCV 库函数和 C++ 编程。

96、使用网络摄像头或移动彩色物体的彩色视频编译并运行 camshiftdemo.cpp。用鼠标在移动对象周围绘制一个（紧密的）框，该程序将对其进行跟踪。如何将 CamShift 跟踪器与另一个跟踪器（如 MeanShift 跟踪器）结合使用以使跟踪更稳健？请解释和/或进行实验。

跟踪器结合使用思路

可通过以下思路将两个跟踪器结合使用使跟踪更稳健：

1. 互补跟踪

CamShift

能自适应调整窗口大小和方向，对目标尺度和姿态变化有较好适应性；

MeanShift

计算简单、速度快。

可在目标外观和尺度变化较小时用

MeanShift

跟踪以提高效率，变化较大时切换到

CamShift

以保证跟踪准确性。

2. 融合结果

同时运行两个跟踪器，对它们的跟踪结果进行加权融合。

例如计算两个跟踪窗口中心位置的加权平均值作为最终跟踪位置，窗口大小也可类似处理。

权重可根据目标状态和环境情况动态调整。

3. 相互验证

用一个跟踪器的结果验证另一个跟踪器的可靠性。

若两个跟踪器结果差异在合理范围内，认为跟踪有效；

差异过大时，检查是否出现遮挡、目标快速运动等异常情况，可采取重新初始化等措施。

可通过实验对比结合使用和单独使用跟踪器的效果，调整参数以找到最佳结合方式。