反向投影backproject的直观理解

1. 什么是backproject？

2. backproject 有什么用？

3. 例证

1. 什么是backproject？

反向投影：opencv docs给出的概念是“一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。”

第一句讲的是backproject的算法实质，但是不好理解，第二句好理解，但是只是重点讲了backproject的应用。 两句都提到了直方图的概念。

从图像到直方图，这个过程比较好理解。

而backproject正是反过来，由直方图到形成图像，算法步骤有点类似于直方图均衡化，只不过，直方图均衡化是将图像结果中的每个像素的值由一个地方搬到一个新地方（我对直方图均衡化的直观理解），而backproject是直接取直方图中的值，即以灰度为例，某种灰度值在整幅图像中所占面积越大，其在直方图中的值越大，backproject时，其对应的像素的新值越大（越亮），反过来，某灰度值所占面积越小，其新值就越小。

上面的backproject过程是：由源图像 ——> 直方图 ——> backproject图像

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