原文http://blog.csdn.net/houdy/archive/2004/11/23/191828.aspx
1.原理
在瞭解了MeanShift算法以後，我們將MeanShift算法擴展到連續圖像序列（一般都是指視頻圖像序列），這樣就形成了CamShift算法。CamShift算法的全稱是"Continuously Apaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是視頻圖像的所有幀作MeanShift運算，並將上一幀的結果（即Search Window的中心和大小）作爲下一幀MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去，就可以實現對目標的跟蹤。整個算法的具體步驟分5步：
Step 1：將整個圖像設爲搜尋區域。
Step 2：初始話Search Window的大小和位置。
Step 3：計算Search Window內的彩色概率分佈，此區域的大小比Search Window要稍微大一點。
Step 4：運行MeanShift。獲得Search Window新的位置和大小。
Step 5：在下一幀視頻圖像中，用Step 3獲得的值初始化Search Window的位置和大小。跳轉到Step 3繼續運行。
2.實現
在OpenCV中，有實現CamShift算法的函數，此函數的原型是：
cvCamShift(IplImage* imgprob, CvRect windowIn,
CvTermCriteria criteria,
CvConnectedComp* out, CvBox2D* box=0);
其中：
imgprob：色彩概率分佈圖像。
windowIn：Search Window的初始值。
Criteria：用來判斷搜尋是否停止的一個標準。
out：保存運算結果,包括新的Search Window的位置和麪積。
box：包含被跟蹤物體的最小矩形。