opencv 使用自适应阀值算法提高反向投影c++

反向投影是一种常用的计算图像中像素值与颜色直方图之间的关系的方法。自适应阈值算法可以帮助我们更好地提高反向投影的准确性，下面是使用OpenCV库实现的自适应阈值算法来提高反向投影的步骤：

1. 加载图像并转换为HSV颜色空间。

Mat img = imread("image.jpg");
Mat hsv;
cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

2. 创建一个3通道的全零图像，用于计算反向投影。

Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);

3. 定义直方图的参数，包括色调、饱和度和亮度的范围。

int hbins = 30, sbins = 32;
int histSize[] = { hbins, sbins };
float hranges[] = { 0, 180 };
float sranges[] = { 0, 256 };
const float* ranges[] = { hranges, sranges };
int channels[] = { 0, 1 };

4. 计算原始图像的直方图。

MatND hist;
calcHist(&hsv, 1, channels, Mat(), hist, 2, histSize, ranges, true, false);

5. 归一化直方图。

normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());

6. 使用calcBackProject函数计算反向投影。

MatND backproj;
calcBackProject(&hsv, 1, channels, hist, backproj, ranges, 1, true);

7. 使用自适应阈值算法处理反向投影，得到二值化图像。

adaptiveThreshold(backproj, backproj, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);

8. 将二值化图像与原始图像进行按位与运算，得到最终的结果。

bitwise_and(img, backproj, dst);

完整的代码如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg");
    Mat hsv;
    cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    Mat dst = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC3);

    int hbins = 30, sbins = 32;
    int histSize[] = { hbins, sbins };
    float hranges[] = { 0, 180 };
    float sranges[] = { 0, 256 };
    const float* ranges[] = { hranges, sranges };
    int channels[] = { 0, 1 };

    MatND hist;
    calcHist(&hsv, 1, channels, Mat(), hist, 2, histSize, ranges, true, false);

    normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());

    MatND backproj;
    calcBackProject(&hsv, 1, channels, hist, backproj, ranges, 1, true);

    adaptiveThreshold(backproj, backproj, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 11, 2);

    bitwise_and(img, backproj, dst);

    imshow("Result", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

运行该程序，可以得到提高反向投影准确性的结果。