hist_mask = cv2.calcHist([hsv], [0], mask, [180], [0, 180])的含义

时间: 2023-08-18 08:44:58 浏览: 153
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hist__how__control.zip_Cool_list control_tin5nn_其他小程序

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。
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# 计算直方图 hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])

hist = cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges) 参数说明： - images：输入图像，可以是单通道或多通道图像，数据类型为uint8或float32。 - channels：指定要计算直方图的通道，如果输入图像是...

#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码，使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1...

Traceback (most recent call last): File "i:\18Breakageratecalculation\SVM run\hog-color-svm", line 11, in <module> for i in range(num_samples = 681): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: range() takes no keyword arguments

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....
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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()

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_...

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()

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....

import cv2 import numpy as np # 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"] for i in range(num_samples): image = cv2.imread('image_'+str(i)+'.jpg', 0) 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()

这段代码中也没有定义num_samples这个变量，所以在执行for i in range(num_samples):这个循环时，会报错NameError: name 'num_samples' is not defined。你需要在代码中定义并赋值num_samples这个变量，例如...

AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'spatial_histogram'

hist_hue, _ = np.histogram(hsv[:,:,0], bins=bins, range=(0,180), density=True) # 计算 Saturation 通道的直方图 hist_sat, _ = np.histogram(hsv[:,:,1][mask], bins=bins, range=(0,1), density=True) # ...

需要一段在Anaconda环境下使用python语言的代码，计算车辆尾灯图像在各通道的像素值。 结合刹车灯、转向灯点亮与车辆尾灯未点亮在 RGB、HSV色彩空间直方图表现，通过设置个色彩空间通道阈值对车辆尾灯图像进行颜色图像分割，并对得到的二值化图像进行相关形态学处理，综合判断前车后尾灯区域是否点亮。

h_hist = cv2.calcHist([hsv_img], [0], None, [180], [0, 180]) s_hist = cv2.calcHist([hsv_img], [1], None, [255], [0, 255]) v_hist = cv2.calcHist([hsv_img], [2], None, [255], [0, 255]) # 制作RGB色彩...

用python写一个用cv2函数库的程序，并读取一张图片，输出红色的直方图

hist = cv2.calcHist([hsv], [0], mask, [180], [0, 180]) # 6. 可视化直方图 cv2.normalize(hist, hist) plt.bar(range(180), hist.flatten(), color='r') plt.xlim([0, 180]) plt.title('Red Channel Histogram')...

用python实现基于概率分布的超声图像与自然图像性质差异分析这一课题，使用opencv，两种图像的文件类型都是jpg,超声图像的文件路径是‘D:/zzz/us2’，自然图像的文件路径是‘D:/zzz/na2’，两种图像都有84张，图像名称是随机的，需要对比两种图像的特征必须有颜色，纹理，形状，差异性分析方法也需要多种，包括完整详细代码

lbp_hist = cv2.calcHist([lbp_image], [0], None, [256], [0, 256]) lbp_hist = cv2.normalize(lbp_hist, lbp_hist).flatten() # 返回LBP直方图 return lbp_hist # 定义函数用于获取图像的形状特征 def get_...

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