meanshift:均值漂移。其核心是利用概率密度的梯度來找到區域性最優。影象上用，其實現過程就是在乙個給定的範圍，一直按要求（靠近重心的方向）迭代直到達到預期效果。
由於本人以後碩士階段做影象識別和跟蹤方面的研究，索性在目標跟蹤上進一步學習。
在opencv2.3中這樣定義：
cvapi(int) cvmeanshift( const cvarr* prob_image, cvrect window, cvtermcriteria criteria, cvconnectedcomp* comp )
式中有四個引數：prob_image是輸入的2d概率密度分布圖；window是顯示的初始視窗；criteria是停止迭代的標準（這裡變數需要三個引數 ：分布式型別、迭代的最大次數、最後乙個表示特定的閾值）；comp是結果輸出。
那麼在該演算法實現上它是如何一步步找到跟蹤目標的呢？
最後我需要進一步讀懂源**，我是剛從零開始學習影象處理和opencv函式庫應用的，可能寫出來描述得並不是很清楚，只是將個人學習和理解的東西簡單記錄，也希望得到朋友們的不吝指教和幫助。
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