hist_mask = cv2.calcHist([hsv], [0], mask, [180], [0, 180])的含义
时间: 2023-08-18 07:44:58 浏览: 40
这是使用OpenCV库对一个图像进行直方图计算的操作。其中,hsv是输入的图像,mask是一个掩膜,用于选中图像中的某些区域进行直方图计算。[0]表示计算H通道的直方图,[180]表示直方图的bin数,即将0-180之间的色调值分成180个区间,[0, 180]表示H通道的取值范围。函数的返回值是一个一维数组,即表示计算得到的直方图。
相关问题
import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这段代码似乎存在一些问题。以下是一些可能需要修改的地方:
1. 在加载训练数据时,`train_data`和`train_labels`应该是列表类型,而不是字符串类型。您可以使用`os.listdir()`函数来获取文件夹中的所有图像文件名,并使用`cv2.imread()`函数读取图像文件。
2. 在获取HOG特征时,您应该使用`img`而不是`image`变量。
3. 在提取颜色直方图特征时,您应该使用`test_image`而不是`image`变量。
4. 在将特征添加到`train_data`列表中时,您应该将`hog_features`和`color_features`链接在一起。
5. 在使用`svm.predict()`函数对测试图像进行分类时,您应该使用`svm.predict(test_features)`而不是`svm.predict(test_features.reshape(1,-1))`。
6. 在显示分割结果时,您应该使用`cv2.imshow()`函数的第一个参数是窗口的名称,而不是图像文件的路径。
以下是修改后的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import os
# 提取图像的HOG特征
def get_hog_features(img):
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog_features = hog.compute(img)
return hog_features.flatten()
# 加载训练数据集
train_folder = r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"
train_data = []
train_labels = []
for filename in os.listdir(train_folder):
if filename.endswith('.jpg'):
img = cv2.imread(os.path.join(train_folder, filename), 0)
hog_features = get_hog_features(img)
hsv_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten()
features = np.concatenate((hog_features, color_features))
train_data.append(features)
with open(os.path.join(train_folder, 'labels.txt'), 'r') as f:
label = int(f.readline().strip())
train_labels.append(label)
# 训练SVM模型
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels))
# 对测试图像进行分类
test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0)
test_features = get_hog_features(test_image)
hsv_test_image = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
color_hist = cv2.calcHist([hsv_test_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten()
test_features = np.concatenate((test_features, color_features))
result = svm.predict(test_features)
# 显示分割结果
result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8)
for i in range(test_image.shape[0]):
for j in range(test_image.shape[1]):
if result[i,j] == 1:
result_image[i,j] = 255
cv2.imshow('Result', result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,以上代码仅作为参考。您可能需要根据自己的情况进行微调。
解释一下这段代码import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化 ROI ret, frame = cap.read() roi = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化 CamShift hsv_roi = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.))) roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180]) cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 开始跟踪 term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1) while True: ret, frame = cap.read() if ret == True: hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1) ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit) pts = cv2.boxPoints(ret) pts = np.int0(pts) img = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2) cv2.imshow('CamShift', img) k = cv2.waitKey(60) & 0xff if k == 27: break else: break cv2.destroyAllWindows() cap.release()
这段代码实现了使用CamShift算法进行目标跟踪的功能。具体流程如下:
1. 导入所需的库:`cv2`用于图像处理,`numpy`用于数组操作。
2. 创建视频捕获对象:`cv2.VideoCapture(0)`表示从摄像头获取视频。
3. 初始化ROI(感兴趣区域):通过调用`cv2.selectROI`函数,可以在视频帧中手动选择一个感兴趣的区域。
4. 初始化CamShift:将ROI转换为HSV颜色空间,并创建一个掩码,将非ROI区域设为0。然后使用`cv2.calcHist`计算ROI的直方图,并进行归一化处理。
5. 开始跟踪:循环读取每一帧图像,将图像转换为HSV颜色空间,并使用`cv2.calcBackProject`函数根据ROI的直方图创建反向投影图像。然后利用`cv2.CamShift`函数进行目标跟踪,返回目标位置和大小。接下来,根据目标位置绘制一个旋转矩形,并显示在图像上。最后,按下ESC键退出循环。
6. 释放资源:关闭所有显示的窗口,并释放视频捕获对象。
这段代码的主要功能是实时跟踪摄像头中选择的感兴趣区域。
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