在计算机视觉领域，Meanshift 是一种强大的非参数算法，广泛应用于目标跟踪与图像分析中。它通过迭代更新质心位置，找到数据分布的最大密度点，从而实现精准定位。🔍

首先，Meanshift 从初始点开始，计算目标区域内所有点到当前质心的距离，并赋予不同权重。然后，利用加权平均重新确定质心位置。这一过程不断重复，直到质心位置收敛，最终锁定目标中心。🎯

该算法的优势在于无需事先定义数据的分布模型，适应性强。同时，它对旋转和尺度变化具有一定的鲁棒性，但在复杂场景下可能需要结合其他技术提升性能。💡

Meanshift 在视频监控、自动驾驶等领域展现出巨大潜力。尽管如此，优化其计算效率仍是未来研究的重要方向。🚀

计算机视觉 目标跟踪 Meanshift