【opencv学习笔记 14 直方图的反向投影】calcBackProject()函数的使用

直方图的反向投影 """ 直方图的反向投影 我的理解就是给一个sample 然后获取它的图像直方图 然后使用这个直方图在target里面寻找相似的特征 """ import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt def back_projection_demo(): # 读取图片 sample = cv.imread("imgsample.jpg") target = cv.imread("img.jpg") # 转换为HSV格式 roi_hsv = cv.cvtColor(sample, cv.C 在OpenCV库中，直方图的反向投影（Back Projection）是一种强大的图像处理技术，常用于目标检测和图像匹配。直方图反向投影的基本思想是，通过比较目标图像和样本图像的直方图，找出目标图像中与样本图像颜色分布最相似的区域。在给定的代码示例中，`calcBackProject()`函数被用来实现这一过程。 我们需要了解直方图的基础知识。直方图是对图像像素颜色或亮度分布的一种统计表示，通常用于揭示图像的色彩分布特点。在OpenCV中，`calcHist()`函数用于计算图像的直方图。在这个例子中，`roi_hsv`和`target_hsv`分别代表样本图像和目标图像的HSV（色相、饱和度、价值）版本，因为HSV色彩空间比BGR更适合颜色分析。 接下来，`calcBackProject()`函数的使用涉及到以下步骤： 1. **读取图像**：`cv.imread()`函数用于加载图像到内存。 2. **色彩空间转换**：`cv.cvtColor()`函数将图像从BGR色彩空间转换为HSV色彩空间，以便更好地处理颜色信息。 3. **计算直方图**：`cv.calcHist()`函数用于计算图像的直方图。在这个例子中，我们只考虑了色相（H）和饱和度（S）两个通道，忽略了价值（V）通道。直方图的大小为[64, 64]，对应的范围为[0, 180]和[0, 256]。 4. **归一化直方图**：`cv.normalize()`函数对计算出的直方图进行归一化处理，将其值映射到0-255之间，使得比较更加公平。 5. **反向投影**：`cv.calcBackProject()`函数执行反向投影，它会为每个目标图像像素分配一个值，这个值表示该像素在样本直方图中的对应位置的累积概率。这样，反向投影图像的亮区域就代表了与样本图像颜色分布相似的区域。 在`back_projection_demo()`函数中，`cv.imshow()`函数用于显示原始图像、直方图和反向投影结果。`cv.waitKey(0)`会暂停程序，直到用户按下任意键，`cv.destroyAllWindows()`则关闭所有打开的窗口。 另外，`hist2d_demo()`函数展示了如何计算和可视化2D直方图，这有助于理解图像的色彩分布。 直方图的反向投影是OpenCV中一个非常实用的工具，尤其是在颜色相关的图像分析任务中，如对象检测。`calcBackProject()`函数结合归一化直方图，能够帮助我们找到目标图像中与样本图像颜色特征最匹配的部分，这对于图像检索和识别任务具有重要意义。在实际应用中，可以结合其他方法，如阈值处理或轮廓检测，进一步精确定位和识别目标物体。