OpenCV之反向投影

如果一幅图像的区域中显示的是一种结构纹理或者一个独特的物体，那么这个区域的直方图可以看作一个概率函数，其表现形式是某个像素数语该纹理或者物体的概率。

而反向投影就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一种方法。

简单来讲，所谓的反向投影，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该特征的方法。

反向投影的工作原理

这里通过H-S肤色直方图来解释反向投影的工作原理。首先通过前面讲到的求出下面图像的H-S肤色直方图。

 

而我们要做的，就是使用模型直方图（代表手掌的皮肤色调）来检测测试图像中的皮肤区域，步骤如下：

• 对测试图像中的每个像素p(i, j)，获取色彩数据并找到该色调在直方图中的bin为位置。
• 查找模型直方图中对应bin的数值。
• 将此数值存储在新的反射投影图像中，也可以先归一化直方图数值到0-255范围，这样可以直接显示反射投影图像。
• 通过对测试图像的每个像素采用以上步骤，可以得到最终的反射投影图像.

使用统计学的语言进行分析。反响投影中存储的数值代表了测试图像中该像素属于皮肤区域的概率。上图中，亮起的区域是皮肤区域的概率更大，而更暗的区域则表示是皮肤区域的概率更低。另外可以注意到，手掌内部和边缘的阴影区域影响了检测的精度。