opencv —— calcBackProject 反向投影

反向投影的工作原理

反向投影图中，某一位置（x，y）的像素值 = 原图对应位置（x，y）像素值在原图的总数目。 即若原图中（5，5）位置上像素值为 200，而原图中像素值为 200 的像素点有 500 个，则反向投影图中（5，5）位置上的像素值就设为 500。

具体步骤：

1. 计算图像直方图：统计各像素值（或像素区间）在原图的总数量。
2. 将直方图数值归一化到 [0,255] 。
3. 对照直方图，实现反向投影。

 

反向投影的作用

反向投影用于在输入图像（通常较大）中查找与模板图像（通常较小甚至仅 1 个像素）最匹配的点或区域，也就是确定模板图像在输入图像中的位置。

 

计算反向投影：calcBackProject 函数

void calcBackProject(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray hist, OutputArray backProject, const float** ranges, double scale = 1, bool uniform = true);

• images，输入的图像（或图像集），它们需为相同深度（CV_8U 或 CV_32F）和相同尺寸，而通道数任意。
• nimages，输入图像个数。
• channels，需要统计图像的通道索引即第几个通道，第一幅图的通道索引可选范围 [0, images[0].channels() - 1]，第二幅图的通道索引可选范围 [images[0].channels(), images[0].channels() + images[1].channels() - 1] 以此类推。
• hist，输入的直方图。
• backProject，反向投影图像，需为单通道，并且和 images[0] 有相同的大小和深度。
• ranges，直方图中 x 轴的取值范围。
• scale，缩放因子，backProject [i][j] = scale * hist [images[k] [i][j]]，有默认值 1。
• uniform，直方图是否均匀化的标识符，有默认值 true。

 

代码示例：

#include<opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src, hsvImg, hist;
vector<Mat>hsv;
int histSize = 5;
void ChangeHistSize(int, void*) {
    if (histSize == 0) {
        histSize = 1;
    }
    //计算 H 通道直方图 https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12378312.html
    int channels[] = { 0 };
    float hr[] = { 0,180 };
    const float *ranges[] = { hr };
    calcHist(&hsv[0], 1, &channels[0], Mat(), hist, 1, &histSize, &ranges[0]);
    normalize(hist, hist, 255, 0, NORM_L1);
    imshow("hist", hist);

    //计算反向投影
    Mat backImg;
    calcBackProject(&src, 1, &channels[0], hist, backImg, &ranges[0], 1);
    imshow("backImg", backImg);
}
int main() {
    src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/证件照/1.jpg");
    imshow("src", src);

    //转换为 HSV 通道图像
    cvtColor(src, hsvImg, COLOR_BGR2HSV);
    imshow("hsvImg", hsvImg);

    //通道分离
    split(hsvImg, hsv);
    imshow("hImg", hsv[0]);

    namedWindow("backImg");
    createTrackbar("histSize", "backImg", &histSize, 180, ChangeHistSize);
    ChangeHistSize(0, 0);

    waitKey(0);
}

效果演示：

 

 

 

借鉴博客：https://blog.csdn.net/fengye2two/article/details/79113560