python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现_Python

本文介绍了python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现，分享给大家，具体如下：

官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/dc/df6/tutorial_py_histogram_backprojection.html

它用于图像分割或寻找图像中感兴趣的对象。简单地说，它创建一个与我们的输入图像相同大小（但单通道）的图像，其中每个像素对应于属于我们对象的像素的概率。输出图像将使我们感兴趣的对象比其余部分更白。

该怎么做呢？我们创建一个图像的直方图，其中包含我们感兴趣的对象。为了得到更好的结果，对象应该尽可能地填充图像。而颜色直方图比灰度直方图更受青睐，因为对象的颜色比灰度强度更能定义对象。然后，我们在我们的测试图像上“反向投射”这个直方图，我们需要找到这个对象，换句话说，我们计算每个像素的概率，并显示它。在适当的阈值上产生的输出结果使我们得到了一个单独的结果。

Numpy中的算法

1、首先，我们需要计算我们需要找到的对象的颜色直方图(让它为'M')和我们将要搜索的图像(让它为'I')。

									import numpy as np

									import cv2 as cv

									from matplotlib import pyplot as plt

									# roi是我们需要找到的对象或区域

									roi = cv.imread('rose_red.png')

									hsv = cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)

									# target是我们搜索的图像

									target = cv.imread('rose.png')

									hsvt = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)

									# 用calcHist来找直方图，也可以用np.histogram2d

									M = cv.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

									I = cv.calcHist([hsvt], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

2、找到比率 R=M/I。然后背面投射R ，使用R作为调色板，并创建一个新的图像，每个像素作为其对应的目标概率。B(x,y) = R[h(x,y),s(x,y)]，其中h是（x，y）坐标像素的色调，s是饱和度。之后，B(x,y)=min[B(x,y),1]

									h, s, v = cv.split(hsvt)

									B = R[h.ravel(), s.ravel()]

									B = np.munimum(B, 1)

									B = B.reshape(hsvt.shape[:2])

3、应用一个圆盘卷积，B = D * B，其中D是圆盘内核

									disc = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (5,5))

									cv.filter2D(B, -1, disc, B)

									B = np.uint8(B)

									cv.normalize(B, B, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)

4、现在，最大强度的位置给了我们物体的位置。如果我们期望图像中有一个区域，给出一个合适的阈值会有一个很好的结果。

1	`ret, thresh` `=` `cv.threshold(B,` `50,` `255,` `0)`

OpenCV中的投影

OpenCV提供一个内置的函数cv.calcbackproject()。它的参数几乎与cv.calcHist()函数相同。它的一个参数是直方图，它是这个对象的直方图，我们必须找到它。另外，在传递给backproject函数之前，对象的直方图应该是标准化的。它返回概率图像。然后，我们将图像与磁盘内核进行卷积，并应用阈值。下面是我的代码和输出：

									import numpy as np

									import cv2 as cv

									roi = cv.imread('rose_red.png')

									hsv = cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)

									target = cv.imread('rose.png')

									hsvt = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)

									# 计算对象的直方图

									roihist = cv.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

									# 标准化直方图，并应用投影

									cv.normalize(roihist, roihist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)

									dst = cv.calcBackProject([hsvt], [0,1], roihist, [0,180,0,256], 1)

									# 与磁盘内核进行卷积

									disc = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (5,5))

									cv.filter2D(dst, -1, disc, dst)

									# 阈值、二进制按位和操作

									ret, thresh = cv.threshold(dst, 50, 255, 0)

									thresh = cv.merge((thresh, thresh, thresh))

									res = cv.bitwise_and(target, thresh)

									res = np.vstack((target, thresh, res))

									cv.imwrite('res.jpg', res)

下面是一个例子。使用蓝色矩形中的区域作为示例对象，提取想提取全部内容。

python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现

关于这两种技术的原理可以参考我上面贴的链接，下面是示例的代码：

0x01. 绘制直方图

									import cv2.cv as cv

									def drawGraph(ar,im, size): #Draw the histogram on the image

									  minV, maxV, minloc, maxloc = cv.MinMaxLoc(ar) #Get the min and max value

									  hpt = 0.9 * histsize

									  for i in range(size):

									    intensity = ar[i] * hpt / maxV #Calculate the intensity to make enter in the image

									    cv.Line(im, (i,size), (i,int(size-intensity)),cv.Scalar(255,255,255)) #Draw the line

									    i += 1

									#---- Gray image

									orig = cv.LoadImage("img/lena.jpg", cv.CV_8U)

									histsize = 256 #Because we are working on grayscale pictures which values within 0-255

									hist = cv.CreateHist([histsize], cv.CV_HIST_ARRAY, [[0,histsize]], 1)

									cv.CalcHist([orig], hist) #Calculate histogram for the given grayscale picture

									histImg = cv.CreateMat(histsize, histsize, cv.CV_8U) #Image that will contain the graph of the repartition of values

									drawGraph(hist.bins, histImg, histsize)

									cv.ShowImage("Original Image", orig)

									cv.ShowImage("Original Histogram", histImg)

									#---------------------

									#---- Equalized image

									imEq = cv.CloneImage(orig)

									cv.EqualizeHist(imEq, imEq) #Equlize the original image

									histEq = cv.CreateHist([histsize], cv.CV_HIST_ARRAY, [[0,histsize]], 1)

									cv.CalcHist([imEq], histEq) #Calculate histogram for the given grayscale picture

									eqImg = cv.CreateMat(histsize, histsize, cv.CV_8U) #Image that will contain the graph of the repartition of values

									drawGraph(histEq.bins, eqImg, histsize)

									cv.ShowImage("Image Equalized", imEq)

									cv.ShowImage("Equalized HIstogram", eqImg)

									#--------------------------------

									cv.WaitKey(0)

0x02. 反向投影

									import cv2.cv as cv

									im = cv.LoadImage("img/lena.jpg", cv.CV_8U)

									cv.SetImageROI(im, (1, 1,30,30))

									histsize = 256 #Because we are working on grayscale pictures

									hist = cv.CreateHist([histsize], cv.CV_HIST_ARRAY, [[0,histsize]], 1)

									cv.CalcHist([im], hist)

									cv.NormalizeHist(hist,1) # The factor rescale values by multiplying values by the factor

									_,max_value,_,_ = cv.GetMinMaxHistValue(hist)

									if max_value == 0:

									  max_value = 1.0

									cv.NormalizeHist(hist,256/max_value)

									cv.ResetImageROI(im)

									res = cv.CreateMat(im.height, im.width, cv.CV_8U)

									cv.CalcBackProject([im], res, hist)

									cv.Rectangle(im, (1,1), (30,30), (0,0,255), 2, cv.CV_FILLED)

									cv.ShowImage("Original Image", im)

									cv.ShowImage("BackProjected", res)

									cv.WaitKey(0)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：http://blog.csdn.net/JS_XH/article/details/79271745

python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现

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