python+opencv 直方图反向投影

2020-02-02 18:39:17 阅读：334 来源： 互联网

标签：target python Pictures 180 opencv 直方图 256 cv

直方图反向投影

1、先把RGB色彩空间转换为HSV色彩空间

2、计算样本的2D直方图

3、对样本直方图作归一化

4、对目标图像作反向投影

import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


def back_project_demo():
    sample = cv.imread('C:/Users/Y/Pictures/Saved Pictures/lena.png')
    target = cv.imread('C:/Users/Y/Pictures/Saved Pictures/lenanoise.png')
    roi_hsv = cv.cvtColor(sample, cv.COLOR_BGR2HSV)
    target_hsv = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)


    # show iamges
    cv.imshow('sample', sample)
    cv.imshow('target', target)
    # 计算样本的2D直方图，[0, 1]表示2个通道，[180，256]分别表示两个通道的范围，[0,180,0,256]是固定的值，不用改
    # 是HSV两个通道的取值范围
    # [180,256]这两个值的数值越大，对像素的划分越精细，图像看起来越不准确，可适当将数值改小
    roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])
    # 根据MINMAX作归一化
    cv.normalize(roiHist, roiHist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)
    # 反向投影
    dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0, 1], roiHist, [0, 180, 0, 256], 1)
    cv.imshow('backProjectionDemo', dst)

# 建立2D直方图
def hist2d_demo(image):
    hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
    # mask是None，两个通道的histSize分别是180和256，H范围是0-180，S范围是0-256,
    hist = cv.calcHist([image], [0, 1], None, [32, 32], [0, 180, 0, 256])
    # cv.imshow('hist2d', hist)
    plt.imshow(hist, interpolation='nearest')
    plt.title('2D Histogram')
    plt.show()


src = cv.imread('C:/Users/Y/Pictures/Saved Pictures/demo.png')
cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow('input image', src)
hist2d_demo(src)
back_project_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

原图像原图相对应的2D直方图

sample图像 target图像对target图像做反向投影

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标签：target,python,Pictures,180,opencv,直方图,256,cv
来源： https://blog.csdn.net/Acmer_future_victor/article/details/104147594

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