opencv如何使用边缘检测增加反向投影的图像特征c++

在OpenCV中，可以使用Canny()函数进行边缘检测，然后可以将检测到的边缘作为一个特征用于反向投影。

首先，加载图像并将其转换为HSV颜色空间：

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

接着，选择感兴趣的颜色范围，并提取颜色：

cv::Scalar lower_range = cv::Scalar(0, 70, 50);
cv::Scalar upper_range = cv::Scalar(10, 255, 255);

cv::Mat mask;
cv::inRange(hsv, lower_range, upper_range, mask);

然后，利用Canny函数检测边缘：

cv::Mat edges;
cv::Canny(mask, edges, 50, 150);

最后，将边缘图像用于反向投影：

cv::Mat hist;
int channels[] = {0, 1};
int histSize[] = {30, 32};
float hue_range[] = {0, 180};
float sat_range[] = {0, 256};
const float* ranges[] = {hue_range, sat_range};

cv::calcHist(&hsv, 1, channels, edges, hist, 2, histSize, ranges, true, false);

cv::normalize(hist, hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

cv::Mat dst;
cv::calcBackProject(&hsv, 1, channels, hist, dst, ranges);

这样，就可以利用边缘检测增加反向投影的图像特征了。