CamShift算法全称是“Continuously Adaptive Mean-Shift”（连续的自适应MeanShift算法），是对MeanShift算法的改进算法，可以在跟踪的过程中随着目标大小的变化实时调整搜索窗口大小，对于视频序列中的每一帧还是采用MeanShift来寻找最优迭代结果，至于如何实现自动调整窗口大小的，可以查到的论述较少，我的理解是通过对MeanShift算法中零阶矩的判断实现的。 在MeanShift算法中寻找搜索窗口的质心用到窗口的零阶矩M00和一阶矩M10，M01

基于https://github.com/hasauino/rrt_exploration 但考虑到sklearn和Python等速度不是很理想，重写了function，assigner，filter和opencv_detector 效率上快了很多，尤其是DIY的meanshift，一百多个点的话Python要跑好几秒，C++基本毫秒时间 版本UBUNTU16.04LTS ROS_KINETIC

摘 要：针对传统的基于Kalman滤波的MeanShift跟踪算法目标运动速度突然改变时跟踪丢失的问题，在Kalman滤波器中引入加速度项使跟踪保持稳定；为了提高Camshift跟踪算法的实时性，使用简化的Camshift算法自适应调整跟踪窗口尺寸。实验结果表明2种改进分别提高了速度突变时跟踪准确性和目标跟踪的实时性，适合网络视频监控场景。