OpenCV3 C++ 实现直方图反向投影教程

"该资源是关于OpenCV3中C++实现直方图反向投影的实例教程，通过代码示例解释了如何利用`calcBackProject`函数进行直方图反向投影操作，以用于图像分析和目标检测。" 在计算机视觉领域，直方图反向投影（Histogram Back Projection）是一种强大的工具，它主要用于图像分类和目标检测。在直方图反向投影中，我们首先计算目标图像的直方图，然后将这个直方图应用到源图像上，使源图像中的像素值根据其在直方图中的对应频率得到更新。这种方法可以帮助我们突出与目标直方图匹配的图像特征，从而易于识别感兴趣的区域。 OpenCV中的`calcBackProject`函数用于执行直方图反向投影操作。以下是对`calcBackProject`函数参数的详细说明： 1. `const Mat* images`：源图像数组，通常包含多个具有相同大小和深度（CV_8U 或 CV_32F）的图像。 2. `int nimages`：源图像的数量。 3. `const int* channels`：指定要计算反投影的通道列表，其长度应与直方图的维度匹配。 4. `InputArray hist`：输入的直方图，通常是在计算目标直方图后获得的。 5. `OutputArray backProject`：输出的反向投影数组，与源图像之一（`images[0]`）具有相同的大小和深度，且为单通道。 6. `const float** ranges`：每个维度的直方图bin边界数组，用于定义直方图的范围。 7. `double scale`：可选的输出反向投影的比例因子，用于调整结果的数值范围。 8. `bool uniform`：一个标志，表示直方图是否为均匀的，即bin的大小是否相等。 以下是一个简单的直方图反向投影示例代码： ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> Mat hue; int bins = 10; void histBackprojection(int, void*) { Mat hsv, hue_hist; // ... 读取图像，转换为HSV，分离Hue通道等操作 ... // 计算Hue直方图 int histSize[] = {bins}; float hue_range[] = {0, 180}; const float* ranges[] = {hue_range}; int channels[] = {0}; calcHist(&hue, 1, channels, Mat(), hue_hist, 1, histSize, ranges); // 应用直方图反向投影 calcBackProject(&hsv, 1, channels, hue_hist, backProject, ranges, 1, true); } int main() { // ... 加载图像，创建窗口，设置Trackbar等操作 ... // 在Trackbar改变时调用histBackprojection createTrackbar("bins:", "input", &bins, 255, histBackprojection); histBackprojection(0, 0); // 显示结果 namedWindow("backProject", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("backProject", backProject); waitKey(); return 0; } ``` 在这个例子中，我们首先加载一个图像，将其转换为HSV色彩空间并提取Hue通道。然后，我们计算Hue通道的直方图，并设置直方图的bin数量。通过`calcBackProject`函数，我们将Hue直方图应用到原始HSV图像的Hue通道上，生成反向投影图像。最后，我们显示反向投影结果，这通常会突出显示与直方图匹配的颜色区域。 直方图反向投影在实际应用中非常有用，比如在颜色分割、目标检测和图像检索等任务中，因为它能够有效地突出特定颜色分布的图像特征。通过调整直方图的bin数量和范围，可以适应不同的应用场景，提高检测或分类的精度。