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你密切看最后的结果吗？还有一个问题。我们窗口始终具有相同的大小，当车离得更远，它非常接近相机。这不是好的。我们需要适应窗口大小与大小和旋转的目标。再一次解决方案来自"OpenCV 实验室"，它被称为 CAMshift （连续自适应均值漂移） 发表 Gary Bradsky 在他的论文"计算机视觉的脸跟踪为使用在感知用户界面"1988 年第一次适用均值漂移。一旦均值漂移收敛，它会更新，窗口的大小。它也计算到它的最佳拟合椭圆的方向。再次，它适用于均值漂移与新缩放的搜索窗口和以前的窗口位置。这个过程一直持续到满足要求的精度。

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一凸8 边形P 的顶点顺时针为{v1，v2，… ，v8}，任意两顶点间的线段的权重由矩阵D 给出。 若vi 与vj 是P 上不相邻的两个顶点，则线段vivj 称为P 的一条弦。求P 的一个弦的集合T， 使得T 中所有的弦恰好将P 分割成互不重迭的三角形，且各三角形的权重之和为最小（一 个三角形的权重是其各边的权重之和）。-A convex 8-gon P, vertex clockwise of (v1, v2, ..., v8), any two vertices of the segment between the weight given by the matrix D. If vi and vj is the P is not adjacent to two vertices, then the line segment vivj known as P, a string. Seeking P, a set of strings T, makes the T all the strings just to P divided into non-overlapping triangles, and the weight of each triangle and for the minimum (the weight of a triangle is its weight of each side and) .

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