网站怎么做的防采集,wordpress 多层目录,网页首页制作模板,网站客户端制作多少钱操作系统#xff1a;ubuntu22.04 OpenCV版本#xff1a;OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言#xff1a;C11
算法描述
计算直方图的反向投影。
cv::calcBackProject 函数计算直方图的反向投影。也就是说#xff0c;类似于 calcHist#xff0c;在每个位置 (x, y)… 操作系统ubuntu22.04 OpenCV版本OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言C11
算法描述
计算直方图的反向投影。
cv::calcBackProject 函数计算直方图的反向投影。也就是说类似于 calcHist在每个位置 (x, y)该函数收集输入图像中选定通道的值并找到对应的直方图区间。但是与其递增该区间值该函数读取区间值将其乘以 scale并存储在 backProject(x, y) 中。从统计学的角度来看该函数计算每个元素值相对于由直方图表示的经验概率分布的概率。例如你可以如何找到并跟踪场景中的一个亮色物体
在跟踪之前让物体占据几乎整个画面展示给摄像头。计算色调直方图。直方图可能会有强烈的峰值对应于物体中的主导颜色。 在跟踪时使用预先计算的直方图计算每个输入视频帧的色调平面的反向投影。对反向投影进行阈值处理以抑制弱颜色。可能还有意义的是抑制颜色饱和度不足、太暗或太亮的像素。 在结果图像中找到连通组件并选择例如最大的组件。 这是 CamShift 颜色物体跟踪器的大致算法。
参数
参数images 源数组。它们都应该具有相同的深度CV_8U, CV_16U 或 CV_32F并且具有相同的尺寸。每一个都可以有任意数量的通道。参数nimages 源图像的数量。参数channels用于计算反向投影的通道列表。通道的数量必须与直方图的维度相匹配。第一个数组的通道编号从 0 到 images[0].channels()-1第二个数组的通道编号从 images[0].channels() 到 images[0].channels() images[1].channels()-1以此类推。参数hist 输入的直方图它可以是密集的也可以是稀疏的。参数backProject 目标反向投影数组它是一个单通道数组具有与 images[0] 相同的尺寸和深度。参数ranges 每个维度的直方图区间边界的数组。参见 calcHist。参数scale 反向投影输出的可选比例因子。参数uniform 标志位指示直方图是否是均匀的参见上述说明。
代码示例 #include iostream
#include opencv2/opencv.hppusing namespace std;
using namespace cv;int main()
{Mat src, hsvImg, hist;vector Mat hsv;int histSize 5;src imread( /media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/qiu.jpg );imshow( src, src );//转换为 HSV 通道图像cvtColor( src, hsvImg, COLOR_BGR2HSV );imshow( hsvImg, hsvImg );//通道分离split( hsvImg, hsv );imshow( hImg, hsv[ 0 ] );int channels[] { 0 };float hr[] { 0, 180 };const float* ranges[] { hr };calcHist( hsv[ 0 ], 1, channels[ 0 ], Mat(), hist, 1, histSize, ranges[ 0 ] );normalize( hist, hist, 255, 0, NORM_L1 );imshow( hist, hist );//计算反向投影Mat backImg;calcBackProject( src, 1, channels[ 0 ], hist, backImg, ranges[ 0 ], 1 );imshow( backImg, backImg );waitKey( 0 );
}运行结果
