OpenCV中反向投影

首先要說的可能要說的就是反向投影，用一個看到的例子來說可能更直觀一些。
$$?\begin{array}{cccc}1& 2& 3& 4\\ 5& 6& 7& 8\\ 9& 10& 11& 12\\ 9& 10& 13& 15\end{array}?$$
假設(shè)該矩陣為一個圖像的像素分布，首先我們根據(jù)該矩陣找到圖像的直方圖，假設(shè)圖像的bin值范圍為$[1,4],[5,8],[9,11],[12,15]$
可以得到圖像的各個像素的個數(shù):
$$[1,4]:4$$

$$[5,8]:4$$

$$[9,11]:5$$

$$[12,15]:3$$

我們得到了各個像素的在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)，然后遍歷原圖像，例如第一個像素點，像素值為1在$[1,4]$這個范圍內(nèi)，所以將該點的像素值改為該范圍統(tǒng)計的頻值即是4，對所有的像素執(zhí)行上述的操作，可以得到如下矩陣:
$$?\begin{array}{cccc}4& 4& 4& 4\\ 4& 4& 4& 4\\ 5& 5& 5& 3\\ 5& 5& 3& 3\end{array}?$$
這個過程就是我們所說的反向投影。

第二個需要知道的是HSV圖像。HSV表示一個色彩空間，也是三通道的，類似與RGB圖像，在RGB圖像中每個通道代表的是三原色之一，而在HSV中每個通道代表的意思與RGB完全不同。
H通道表示色調(diào)在OpenCV中取值范圍為0-180，
S為飽和度，取值范圍為0-255表示顏色接近光譜的程度，一種顏色可以看成時光譜色與白色混合的結(jié)果。其中光譜色占的比例越大，顏色的飽和度也就越高。
V為亮度，取值范圍為0-255。

HSV通道的獲取，利用mixChannels函數(shù)來實現(xiàn):

hue.create(hsv.size(),hsv.depth());int ch[] = {0,0};mixChannels(&hsv,1,&hue,1,ch,1);

hsv.depth();在OpenCV中該函數(shù)用來顯示圖像的深度，什么叫圖像的深度呢?作為小白的我去求助了度娘，例如灰度圖，每個像素的值的范圍為0-255，需要8位二進制數(shù)才能表示255，所以叫該圖的位深為8。

mixChannels(輸入圖像，矩陣的數(shù)量，輸出圖像，深度和大小必須和輸入圖像0通道相同矩陣的數(shù)量，被復(fù)制通道和要復(fù)制到的位置組成索引對，例如從原圖的0通道到0通道索引對的數(shù)目。 );

分離通道時需要注意，HSV中，H在0通道，S在1通道，V在2通道。
$在這個地方，有一個疑惑，之前我們對圖像通道分離都是采用split這個函數(shù)來進行，$$這里沒有使用，那么split是否可以呢所以我就試了一下，發(fā)現(xiàn)可以。$

vector<Mat> v;split(hsv,v);hue = v[0];

下面就是由OpenCV提供的反向投影的API函數(shù):

calcBackProjection(輸入圖像，深度必須為cv_8u、cv_16u、cv_32f的一種輸入圖像的數(shù)量，用于反向投影的通道列表輸入的直方圖，輸出的單通道反向投影的圖像，直方圖中每個維度bin的取值范圍double scale=1:可選輸出反向投影的比例因子直方圖是否均勻分布的標識符，默認為true );

下面看一個手敲的小demo:

#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace std; using namespace cv;Mat src,hsv,hue; int bins = 25;void Hist_and_Backproj(int,void*) {Mat hist;int histSize = MAX(bins,2);float hue_range[] = {0,180};const float* ranges = {hue_range};calcHist(&hue,1,0,Mat(),hist,1,&histSize,&ranges,true,false);normalize(hist,hist,0,255,NORM_MINMAX,-1,Mat());Mat backproj;calcBackProject(&hue,1,0,hist,backproj,&ranges,1,true);imshow("backproj",backproj); }int main(int argc, char *argv[]) {src = imread("/home/dynamicw/Project/C++_Project/opencvtest/src/lesson01/source/map.png");cvtColor(src,hsv,CV_BGR2HSV);hue.create(hsv.size(),hsv.depth());int ch[] = {0,0};mixChannels(&hsv,1,&hue,1,ch,1);//vector<Mat> v;//split(hsv,v);//hue = v[0];namedWindow("Test",CV_WINDOW_AUTOSIZE);createTrackbar("Test","Test",&bins,180,Hist_and_Backproj);Hist_and_Backproj(0,0);waitKey(0);return 0; }

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV中反向投影的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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