HSV三维直方图反向投影

#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>

IplImage *Image1,*Image2;
IplImage *HSV;
IplImage *HueImage,*SaturationImage,*ValueImage;
IplImage *ImageArray[3];
IplImage *BackProjectImage;
CvHistogram *Histogram1;
IplImage *HistogramImage1;
CvPoint Point1,Point2;

int HueValue=0;

int HistogramBins[3] ={180,256,256};
int HistogramBinWidth;
float HistogramRange1[6]={0,180,0,255,0,255};
float *HistogramRange[3]={&HistogramRange1[0],&HistogramRange1[2],&HistogramRange1[4]};
void onTrackbar(int position);

int main()
{

    Image1 =cvLoadImage("lena.jpg",1);
    HSV = cvCreateImage( cvGetSize(Image1),8,3 );
    HueImage = cvCreateImage( cvGetSize(Image1),8,1 );
    SaturationImage = cvCreateImage( cvGetSize(Image1),8,1 );
    ValueImage = cvCreateImage( cvGetSize(Image1),8,1);
    ImageArray[0]=HueImage;
    ImageArray[1]=SaturationImage;
    ImageArray[2]=ValueImage;

    BackProjectImage = cvCreateImage( cvGetSize(Image1),8,3 );

    Histogram1 = cvCreateHist(3,HistogramBins,CV_HIST_SPARSE,HistogramRange);


    cvCvtColor( Image1, HSV, CV_BGR2HSV );
    cvSplit(HSV,HueImage,SaturationImage,ValueImage,0);

    cvCalcHist( ImageArray, Histogram1);


    cvNamedWindow("Riverbank",1 );
    cvCreateTrackbar("Hue Thresh","Riverbank",&HueValue,200,onTrackbar);
    cvShowImage("Riverbank",Image1);
    cvWaitKey(0);
 return 0;

}

void onTrackbar(int position)
{
    CvHistogram *Histogram2= cvCreateHist(3,HistogramBins,CV_HIST_SPARSE,HistogramRange);
    IplImage *Image2=cvCreateImage( cvGetSize(Image1),8,3 );
    IplImage *BackProjectImage = cvCreateImage( cvGetSize(Image1),8,1 );

    cvCopyHist(Histogram1,&Histogram2);

    cvThreshHist(Histogram2,position);
    cvCalcBackProject( ImageArray, BackProjectImage, Histogram2);
    cvCopy(Image1,Image2,BackProjectImage);

    cvShowImage("Riverbank",Image2);
}

<think>我们正在处理一个关于使用OpenCV根据直方图提取HSV色彩空间分布的问题。根据提供的引用,我们可以总结如下: 引用[1]和[4]提到,在HSV颜色空间中,颜色直方图可以更直观地表示颜色信息。HSV颜色空间由三个分量组成:色调(H)、饱和度(S)和明度(V)。其中H的取值范围是0-360,S和V的取值范围是0-1(但在OpenCV中通常被归一化为0-255,以便处理)。 引用[2]和[5]提到了OpenCV中计算直方图的函数`calcHist`,并描述了其参数。 引用[5]详细说明了`calcHist`函数的参数: - `images`:输入图像列表(这里我们需要输入一个包含HSV图像的单元素列表) - `channels`:需要统计直方图的通道。对于HSV图像,我们可以选择0(H)、1(S)、2(V)中的一个或多个。 - `mask`:掩膜,如果不需要指定区域,使用None(在Python中为None)。 - `hist`:输出的直方图。 - `histSize`:每个通道的直方图bin数量,例如[180, 256]对于两个通道(注意,对于H通道,通常取180(因为H范围0-180,OpenCV中H被除以2,所以0-180)),S和V通道取256(因为归一化为0-255)。 - `ranges`:像素值范围,对于H通道,通常是[0,180],对于S和V,是[0,256]。 步骤: 1. 将原始图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。 2. 设置直方图参数:通道、bin的数量、值范围。 3. 使用`calcHist`计算直方图。 4. 可选:对直方图进行归一化,以便比较或可视化。 5. 提取直方图数据,分析颜色分布。 注意:在OpenCV中,对于HSV图像,H通道的范围是0-179(因为为了用一个字节表示,将0-360除以2,所以是0-180,但不包括180,因此是0-179)。S和V的范围是0-255(如果是8位图像)。 因此,我们可以按照以下步骤编写代码: 1. 读取图像并转换为HSV颜色空间。 2. 定义直方图参数: - 通道:如果我们想要提取H、S、V三个通道的分布,可以分别计算每个通道的直方图,或者计算两个通道的(例如H-S直方图)。 - bin的数量:对于H通道,通常取180(因为0-179);对于S和V通道,取256(0-255)。 - 值范围:H通道为[0,180],S和V通道为[0,256]。 3. 计算直方图。 4. 归一化直方图(可选,取决于后续用途)。 5. 分析或可视化直方图。 下面,我们用代码示例展示如何提取HSV色彩空间分布(以单个通道H为例,并展示如何计算二维H-S直方图)。 ### 示例代码:提取HSV颜色直方图(Python) ```python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为HSV hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 提取H通道 h_channel = hsv_image[:, :, 0] s_channel = hsv_image[:, :, 1] v_channel = hsv_image[:, :, 2] # 计算H通道直方图 hist_h = cv2.calcHist([hsv_image], [0], None, [180], [0, 180]) # 计算S通道直方图 hist_s = cv2.calcHist([hsv_image], [1], None, [256], [0, 256]) # 计算V通道直方图 hist_v = cv2.calcHist([hsv_image], [2], None, [256], [0, 256]) # 归一化直方图(可选) hist_h = cv2.normalize(hist_h, hist_h, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) hist_s = cv2.normalize(hist_s, hist_s, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) hist_v = cv2.normalize(hist_v, hist_v, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 绘制H通道直方图 plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.subplot(311) plt.title('H Channel Histogram') plt.xlabel('Bins') plt.ylabel('Frequency') plt.xlim([0, 180]) plt.plot(hist_h, color='r') plt.subplot(312) plt.title('S Channel Histogram') plt.xlabel('Bins') plt.ylabel('Frequency') plt.xlim([0, 256]) plt.plot(hist_s, color='g') plt.subplot(313) plt.title('V Channel Histogram') plt.xlabel('Bins') plt.ylabel('Frequency') plt.xlim([0, 256]) plt.plot(hist_v, color='b') plt.tight_layout() plt.show() # 计算二维直方图(H和S通道) hist_2d = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) hist_2d = cv2.normalize(hist_2d, hist_2d, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 绘制二维直方图 plt.figure() plt.imshow(hist_2d, interpolation='nearest', cmap='viridis') plt.title('2D Histogram (H and S)') plt.xlabel('S Channel') plt.ylabel('H Channel') plt.colorbar() plt.show() ``` ### 说明 1. 第一个部分绘制了三个通道的直方图。 2. 第二个部分计算并绘制了H-S二维直方图(注意:二维直方图可以展示不同色调和饱和度的组合出现的频率)。 ### 注意事项 - 对于H通道,我们使用180个bin,因为H在OpenCV中的范围是0-179。 - 对于S和V通道,使用256个bin(0-255)。 - 二维直方图可以更好地表示颜色分布,但维度更高,计算和存储成本更大。 ### 应用 通过分析HSV颜色直方图,我们可以: 1. 识别图像中的主色调。 2. 用于图像检索(比较两幅图像的直方图相似度)。 3. 图像分割(通过反向投影,引用[2]提到过)。 ### 引用标识 [^1]: opencv提取图像中的颜色直方图(RGB、HSV) [^2]: 颜色直方图是图像的一种全局颜色特征 [^3]: C# 使用 OpenCvSharp 计算直方图的指南 —— 图像处理的色彩魔术 [^4]: OpenCV-提取图像中的颜色直方图(RGB、HSV) [^5]: 在OpenCV中绘制直方图需要先进行直方图统计 如果用户需要更深入的信息,例如如何比较直方图反向投影,我们可以进一步解释。 §§相关问题§§ 1. 如何比较两个图像的颜色直方图? 2. 什么是直方图反向投影?如何使用OpenCV实现? 3. 在图像处理中,除了直方图,还有哪些全局颜色特征提取方法? </think>### OpenCV根据直方图提取HSV色彩空间分布的方法 在OpenCV中提取HSV色彩空间分布的直方图,需遵循以下步骤: #### 1. **图像预处理** ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像并转换到HSV空间 image = cv2.imread("image.jpg") hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # BGR转HSV ``` #### 2. **设置直方图参数** ```python # 定义HSV通道范围(OpenCV标准范围) h_ranges = [0, 180] # H通道: 0-180(360°压缩到8位) s_ranges = [0, 256] # S/V通道: 0-255 v_ranges = [0, 256] # 直方图bin数量 hist_size = [30, 32, 32] # H通道30bin,S/V各32bin(根据需求调整) ranges = [h_ranges, s_ranges, v_ranges] ``` #### 3. **计算HSV三维直方图** ```python # 计算三维直方图(H-S-V通道) hist = cv2.calcHist( images=[hsv_image], channels=[0, 1, 2], # 同时处理H(0)、S(1)、V(2)通道 mask=None, # 全图统计 histSize=hist_size, ranges=ranges ) # 归一化直方图(0-255范围) hist_norm = cv2.normalize(hist, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) ``` #### 4. **提取特定颜色分布** ```python # 示例:提取红色区域分布(H∈[0,10]∪[170,180]) red_mask = cv2.inRange(hsv_image, (0, 50, 50), (10, 255, 255)) | \ cv2.inRange(hsv_image, (170, 50, 50), (180, 255, 255)) red_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0], red_mask, [180], [0, 180]) ``` #### 关键说明: 1. **HSV范围处理** - H通道在OpenCV中范围是$0\text{-}180$(而非标准的$0\text{-}360^\circ$),需压缩处理[^4] - S/V归一化为$0\text{-}255$(8位图像) 2. **直方图维度选择** - 单通道直方图:分析特定分量(如Hue色调分布) - 二维直方图:常用HS组合(忽略V亮度变化) - 三维直方图:完整色彩空间分布(计算开销较大) 3. **性能优化建议** - 降低`histSize`可加速计算(如H通道bin数≤50)[^3] - 使用`mask`参数聚焦关键区域 - 对于实时处理,可降低图像分辨率 #### 可视化示例(H-S二维直方图): ```python # 计算H-S二维直方图 hs_hist = cv2.calcHist( [hsv_image], [0, 1], None, histSize=[180, 256], # H:180bin, S:256bin ranges=[0,180, 0,256] ) # 转为伪彩色显示 hs_hist_norm = cv2.normalize(hs_hist, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) colored_hist = cv2.applyColorMap(hs_hist_norm.astype(np.uint8), cv2.COLORMAP_JET) cv2.imshow("H-S Distribution", colored_hist) ``` ### 应用场景 1. **主色提取**:通过寻找直方图峰值确定主导颜色 2. **图像检索**:比较直方图相似度实现颜色搜索[^2] 3. **背景分割**:利用颜色分布差异分离前景/背景 > 注意:颜色直方图虽对旋转/尺度变化鲁棒,但会丢失空间信息。对于复杂场景建议结合空间特征[^2]。 [^1]: opencv提取图像中的颜色直方图(RGB、HSV) [^2]: 颜色直方图是图像的一种全局颜色特征 [^3]: C# 使用 OpenCvSharp 计算直方图的指南 [^4]: OpenCV-提取图像中的颜色直方图(RGB、HSV) [^5]: 在OpenCV中绘制直方图需要先进行直方图统计 --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值