opencv3/C++ 直方圖反向投影實例

發布時間：2020-09-10 21:12:18 來源：腳本之家閱讀：131 作者：阿卡蒂奧欄目：編程語言

直方圖反向投影：

即取直方圖中的值，按直方圖面積由大到小，對其對應的像素也由大到小賦予新值。即某種灰度值在圖像中所占面積越大，其對應的像素的新值就越大；反之就越小。

void calcBackProject( 
const Mat* images, //源數組/圖像；有相同的大小和深度(CV_8U或CV_32F)。
int nimages,//源圖像的數量
const int* channels, //計算反投影的通道列表；通道數量必須與直方圖維度相匹配。
InputArray hist,//輸入直方圖。
OutputArray backProject, //目標反向投影數組，與images[0]大小、深度相同的單通道數組。
const float** ranges,//每個維度的直方圖bin邊界數組。
double scale = 1, //輸出反向投影的可選比例因子。
bool uniform = true //直方圖是否均勻的標志。
);

示例：

獲取測試圖像中每個像素的hue數據 hi,j，并找到 hi,j 在hue直方圖中的bin的位置

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

Mat hue;
int bins = 10;
void histBackprojection(int, void*);
int main()
{
 Mat src, hsv;
 src = imread("E:/image/image/shape.jpg");
 if (src.empty())
 {
  printf("can not load image \n");
  return -1;
 }
 namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE); 
 imshow("input", src);
 cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV); 
 hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
 int ch[] = {0, 0};
 //分離Hue通道:色相通道
 mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);
 //創建Trackbar來輸入bin的數目
 createTrackbar("bins:", "input", &bins, 255, histBackprojection);
 histBackprojection(0, 0);
 waitKey(0);
 return 0;
}

void histBackprojection(int, void*)
{
 MatND hist, backproj;
 int histSize = max(bins, 2);
 float range[] = {0, 255};
 const float *ranges = {range};
 //計算直方圖
 calcHist(&hue, 1, 0, Mat(), hist,1, &histSize, &ranges, true, false);
 //將直方圖bin的數值歸一化到0-255
 normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());
 //計算反向投影
 calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &ranges, 1, true);
 namedWindow("backprogection", WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow("backprogection", backproj);
 //顯示直方圖
 int binsW = cvRound((double)500/histSize);
 Mat histImg = Mat::zeros(500, 500, CV_8UC3);
 RNG rng(123);
 for (int i = 0; i < bins; i++)
 {
  Scalar color = Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255));
  rectangle(histImg, Point(i*binsW, 500), Point((i+1)*binsW, 500 - cvRound(hist.at<float>(i) * 500 / 255.0)), color, -1);
 }
 namedWindow("histogram", WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow("histogram", histImg);
}

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