opencv 浅谈反向投影

最新推荐文章于 2025-04-28 18:49:54 发布
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分类专栏： opencv
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反向投影是直方图运算的逆过程，它将像素个数回送到对应的灰度区间。在OpenCV中，反向投影常用于物体特征识别和分割，特别是在目标跟踪算法如mean-shift和camshift中。通过计算直方图，然后进行反向投影，可以将特征反映到图像上，对于处理颜色区分和图像分析非常有用。

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一、话说反向投影

首先，讲解下它的英文名，projection除了项目工程的意思外，还有投影的意思，数学中也用 Proj 表示投影。

反向投影其实是直方图运算的逆过程。直方图运算是统计每个灰度值对应的像素个数，而反向投影则是将像素个数回送到该像素个数对应灰度区间的像素位置。来看一个例子。

假设有下面这个图像矩阵：


然后计算直方图，将灰度值划分为如下四个区间：[0,2] [3,5] [6,7] [8,10]很容易得到这个图像矩阵的直方图hist= 4 4 6 2

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先计算某一特征的直方图模型，然后在目标图像中寻找是否有相似的对象。因此，我们可以利用直方图的反向投影来实现图像分割，目标检测等任务。通常用HSV色彩空间的H和S两个通道的直方图模型。👉直方图的反向投影原理详解：Image​1595​2686​3707​4716​​接下来计算反向投影矩阵（反向投影矩阵的大小和原灰度图像矩阵的大小相同）。原图像中坐标为00。
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用反向投影, 基于块的反向投影 和 模板匹配寻找目标物体  *1)要可视化反向投影结果,则不能用归一化直方图, 因为结果图像中的值就是hist相应bin的值  *2)匹配结果很好,但是计算时间太长! 不能接受  *3) 注意三个函数处理后的结果图像的大小和位数. back_project的结果图必须是8bit,不能是32; block反向投影的结果图必须是浮点; 模板比配的结果图,8bit
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