OpenCV如何实现背投(58)

2024-05-01 09:52
文章标签 实现 opencv 58 背投

本文主要是介绍OpenCV如何实现背投(58),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......)

上一篇:OpenCV直方图比较(57)
下一篇:OpenCV如何模板匹配(59)

目标

在本教程中,您将学习:

  • 什么是背投以及它为什么有用
  • 如何使用 OpenCV 函数 cv::calcBackProject 计算背投
  • 如何使用 OpenCV 函数 cv::mixChannels 混合图像的不同通道

cv::mixChannels 和 cv::calcBackProject 都是 OpenCV 库中常用的图像处理函数,主要应用于通道处理、直方图反向投影等操作。

cv::mixChannels 是一个通道处理函数,它可以在不同的图像通道之间进行拷贝、转换和简单操作等处理。该函数的主要思路是,定义一个通道映射表来指定源和目标图像之间的通道拷贝关系,并在映射表中指定每个通道的源图像和目标图像之间的通道位置和通道数。通过 mixChannels 函数,我们可以实现在不同通道间进行像素值的传递和处理等图像操作。

cv::calcBackProject 是一个直方图反向投影函数,它可以用于将某个模型区域的像素在目标图像中得到的直方图投影回去,以便进行目标检测和跟踪等操作。该函数主要思路是,首先使用 calcHist 函数计算模型区域的直方图,然后在目标图像中使用 calcBackProject 函数计算每个像素点在该直方图上的投影分布,并生成反向投影图像。利用反向投影图像,我们可以定位目标区域,并识别出图像中存在的目标区域。

因此,cv::mixChannels 和 cv::calcBackProject 函数通常会一起使用。通过 mixChannels 函数进行通道拷贝和转换处理,然后利用 calcBackProject 函数生成反向投影图像,可以实现更加精确的目标区域定位和识别。这些函数广泛用于计算机视觉和图像处理等领域中的特定应用和算法中。

理论

什么是背投?

  • 背投是一种记录给定图像的像素与直方图模型中像素分布的拟合程度的方法。
  • 为简化起见:对于“背投”,您可以计算要素的直方图模型,然后使用它在影像中查找此要素。
  • 应用示例:如果您有肉色直方图(例如,色相饱和度直方图),则可以使用它来查找图像中的肉色区域:

它是如何工作的?

  • 我们通过使用皮肤示例来解释这一点:
  • 假设您已经根据下图获得了皮肤直方图(色相饱和度)。此外,直方图将是我们的模型直方图(我们知道它代表了肤色的样本)。您应用了一些蒙版来仅捕获皮肤区域的直方图
  •  

  • 现在,让我们想象一下,你得到另一个手部图像(测试图像),如下所示:(及其各自的直方图):

     

  • 我们想要做的是使用我们的模型直方图(我们知道它代表皮肤色调)来检测测试图像中的皮肤区域。步骤如下
    1. 在我们的测试图像的每个像素即p(i,j)中,收集数据并找到该像素的相应箱位置即 h{i,j}, s{i,j} )。
    2. 在相应的 bin 中查找模型直方图  h{i,j}, s{i,j}  - 并读取 bin 值。
    3. 将此图柱值存储在新图像 (BackProjection) 中。此外,您可以考虑先对模型直方图进行归一化,以便您可以看到测试图像的输出。
    4. 应用上述步骤,我们得到以下测试图像的 BackProjection 图像:

  1. 在统计方面,存储在 BackProjection 中的值表示测试图像中的像素属于皮肤区域的概率,基于我们使用的模型直方图。例如,在我们的测试图像中,较亮的区域更有可能是皮肤区域(实际上确实如此),而较暗区域的可能性较小(请注意,这些“黑暗”区域属于带有一些阴影的表面,这反过来又会影响检测)。

C++代码
 

  • 这个程序是做什么的?
    • 加载图像
    • 将原始格式转换为 HSV 格式,并仅分离用于直方图的 Hue 通道(使用 OpenCV 函数 cv::mixChannels )
    • 让用户输入用于计算直方图的箱数。
    • 计算直方图(并在条柱更改时更新它)和同一图像的背投。
    • 在窗口中显示背投和直方图。

  • 可下载代码
    • 单击此处获取基本版本(在本教程中解释)。
    • 对于稍微花哨的东西(使用 H-S 直方图和 floodFill 为皮肤区域定义蒙版),您可以查看改进的演示
    • ...或者,您可以随时查看示例中的经典 CamshiftDemo。
  • 代码一览:
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;Mat hue;
int bins = 25;void Hist_and_Backproj(int, void* );int main( int argc, char* argv[] )
{CommandLineParser parser( argc, argv, "{@input |Back_Projection_Theory0.jpg| input image}" );samples::addSamplesDataSearchSubDirectory("doc/tutorials/imgproc/histograms/back_projection/images");Mat src = imread(samples::findFile(parser.get<String>( "@input" )) );if( src.empty() ){cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;cout << "Usage: " << argv[0] << " <Input image>" << endl;return -1;}Mat hsv;cvtColor( src, hsv, COLOR_BGR2HSV );hue.create(hsv.size(), hsv.depth());int ch[] = { 0, 0 };mixChannels( &hsv, 1, &hue, 1, ch, 1 );const char* window_image = "Source image";namedWindow( window_image );createTrackbar("* Hue bins: ", window_image, &bins, 180, Hist_and_Backproj );Hist_and_Backproj(0, 0);imshow( window_image, src );// Wait until user exits the programwaitKey();return 0;
}void Hist_and_Backproj(int, void* )
{int histSize = MAX( bins, 2 );float hue_range[] = { 0, 180 };const float* ranges[] = { hue_range };Mat hist;calcHist( &hue, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, ranges, true, false );normalize( hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat() );Mat backproj;calcBackProject( &hue, 1, 0, hist, backproj, ranges, 1, true );imshow( "BackProj", backproj );int w = 400, h = 400;int bin_w = cvRound( (double) w / histSize );Mat histImg = Mat::zeros( h, w, CV_8UC3 );for (int i = 0; i < bins; i++){rectangle( histImg, Point( i*bin_w, h ), Point( (i+1)*bin_w, h - cvRound( hist.at<float>(i)*h/255.0 ) ),Scalar( 0, 0, 255 ), FILLED );}imshow( "Histogram", histImg );
}

解释

读取输入图像:

CommandLineParser parser( argc, argv, "{@input |Back_Projection_Theory0.jpg| input image}" );samples::addSamplesDataSearchSubDirectory("doc/tutorials/imgproc/histograms/back_projection/images");Mat src = imread(samples::findFile(parser.get<String>( "@input" )) );if( src.empty() ){cout << "Could not open or find the image!\n" << endl;cout << "Usage: " << argv[0] << " <Input image>" << endl;return -1;}

将其转换为 HSV 格式:

 Mat hsv;cvtColor( src, hsv, COLOR_BGR2HSV );

在本教程中,我们将仅将 Hue 值用于我们的一维直方图(如果您想使用更标准的 H-S 直方图,请查看上面链接中的更高级代码,这会产生更好的结果):

 hue.create(hsv.size(), hsv.depth());int ch[] = { 0, 0 };mixChannels( &hsv, 1, &hue, 1, ch, 1 );
  • 如您所见,我们使用函数 cv::mixChannels 仅从 hsv 图像中获取通道 0(色相)。它获取以下参数:
    • &HSV:将从中复制通道的源数组
    • 1:源数组的数量
    • 色相(&C):复制通道的目标数组
    • 1:目标数组的数量
    • ch[] = {0,0}:指示如何复制通道的索引对数组。在本例中,将 &hsv 的 Hue(0) 通道复制到 &hue 的 0 通道(1 通道)
    • 1:索引对数
  • 为用户创建用于输入图格值的跟踪栏。对 Trackbar 的任何更改都意味着对 Hist_and_Backproj回调函数的调用。

 const char* window_image = "Source image";namedWindow( window_image );createTrackbar("* Hue bins: ", window_image, &bins, 180, Hist_and_Backproj );Hist_and_Backproj(0, 0);

显示图像并等待用户退出程序:

 imshow( window_image, src );// Wait until user exits the programwaitKey();

Hist_and_Backproj功能:初始化 cv::calcHist 所需的参数。条柱数量来自 Trackbar:

 int histSize = MAX( bins, 2 );float hue_range[] = { 0, 180 };const float* ranges[] = { hue_range };

计算直方图并将其归一化为范围 [0,255]

 Mat hist;calcHist( &hue, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, ranges, true, false );normalize( hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat() );

 通过调用函数 cv::calcBackProject 获取同一图像的反向投影

 Mat backproj;calcBackProject( &hue, 1, 0, hist, backproj, ranges, 1, true );
  • 所有参数都是已知的(与用于计算直方图的参数相同),只是我们添加了 BackProj 矩阵,它将存储源图像 (&hue) 的反向投影
  • 显示 backproj:

 imshow( "BackProj", backproj );

绘制图像的一维色相直方图:

 int w = 400, h = 400;int bin_w = cvRound( (double) w / histSize );Mat histImg = Mat::zeros( h, w, CV_8UC3 );for (int i = 0; i < bins; i++){rectangle( histImg, Point( i*bin_w, h ), Point( (i+1)*bin_w, h - cvRound( hist.at<float>(i)*h/255.0 ) ),Scalar( 0, 0, 255 ), FILLED );}imshow( "Histogram", histImg );

结果

以下是使用示例图像的输出(你猜怎么着?另一只手)。您可以使用 bin 值,您将观察它如何影响结果:

参考文献:

1、《Back Projection》-----Ana Huamán

这篇关于OpenCV如何实现背投(58)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/951378

相关文章

Java中使用Java Mail实现邮件服务功能示例

《Java中使用JavaMail实现邮件服务功能示例》:本文主要介绍Java中使用JavaMail实现邮件服务功能的相关资料,文章还提供了一个发送邮件的示例代码,包括创建参数类、邮件类和执行结... 目录前言一、历史背景二编程、pom依赖三、API说明(一)Session (会话)(二)Message编程客

Java中List转Map的几种具体实现方式和特点

《Java中List转Map的几种具体实现方式和特点》:本文主要介绍几种常用的List转Map的方式,包括使用for循环遍历、Java8StreamAPI、ApacheCommonsCollect... 目录前言1、使用for循环遍历:2、Java8 Stream API:3、Apache Commons

C#提取PDF表单数据的实现流程

《C#提取PDF表单数据的实现流程》PDF表单是一种常见的数据收集工具,广泛应用于调查问卷、业务合同等场景,凭借出色的跨平台兼容性和标准化特点,PDF表单在各行各业中得到了广泛应用,本文将探讨如何使用... 目录引言使用工具C# 提取多个PDF表单域的数据C# 提取特定PDF表单域的数据引言PDF表单是一

使用Python实现高效的端口扫描器

《使用Python实现高效的端口扫描器》在网络安全领域,端口扫描是一项基本而重要的技能,通过端口扫描,可以发现目标主机上开放的服务和端口,这对于安全评估、渗透测试等有着不可忽视的作用,本文将介绍如何使... 目录1. 端口扫描的基本原理2. 使用python实现端口扫描2.1 安装必要的库2.2 编写端口扫

PyCharm接入DeepSeek实现AI编程的操作流程

《PyCharm接入DeepSeek实现AI编程的操作流程》DeepSeek是一家专注于人工智能技术研发的公司,致力于开发高性能、低成本的AI模型,接下来,我们把DeepSeek接入到PyCharm中... 目录引言效果演示创建API key在PyCharm中下载Continue插件配置Continue引言

MySQL分表自动化创建的实现方案

《MySQL分表自动化创建的实现方案》在数据库应用场景中,随着数据量的不断增长,单表存储数据可能会面临性能瓶颈,例如查询、插入、更新等操作的效率会逐渐降低,分表是一种有效的优化策略,它将数据分散存储在... 目录一、项目目的二、实现过程(一)mysql 事件调度器结合存储过程方式1. 开启事件调度器2. 创

使用Python实现操作mongodb详解

《使用Python实现操作mongodb详解》这篇文章主要为大家详细介绍了使用Python实现操作mongodb的相关知识,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、示例二、常用指令三、遇到的问题一、示例from pymongo import MongoClientf

SQL Server使用SELECT INTO实现表备份的代码示例

《SQLServer使用SELECTINTO实现表备份的代码示例》在数据库管理过程中,有时我们需要对表进行备份,以防数据丢失或修改错误,在SQLServer中,可以使用SELECTINT... 在数据库管理过程中,有时我们需要对表进行备份,以防数据丢失或修改错误。在 SQL Server 中,可以使用 SE

基于Go语言实现一个压测工具

《基于Go语言实现一个压测工具》这篇文章主要为大家详细介绍了基于Go语言实现一个简单的压测工具,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录整体架构通用数据处理模块Http请求响应数据处理Curl参数解析处理客户端模块Http客户端处理Grpc客户端处理Websocket客户端

Java CompletableFuture如何实现超时功能

《JavaCompletableFuture如何实现超时功能》:本文主要介绍实现超时功能的基本思路以及CompletableFuture(之后简称CF)是如何通过代码实现超时功能的,需要的... 目录基本思路CompletableFuture 的实现1. 基本实现流程2. 静态条件分析3. 内存泄露 bug