图像直方图反向投影，Python OpenCV 取经之旅第 28

Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。

基础知识铺垫

通过直方图的反向投影，可以在图像 A 中查找特定的图像 B，一般情况下图像 A 比较大，图像 B 比较小或者图像 B 只有 1 个像素。

可以查找到最匹配的区域图像或者像素点。

翻译的理论一些就是，定位模板图像在输入图像中的位置。

在翻译成白话，就是计算图像为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。

如果深究下去，图像的反向投影涉及的数学知识点也非常多，不过，取经之旅初期，咱们不深究这些内容。

cv2.calcBackProject 函数

在 Python OpenCV 中提供了一个用于实现反向投影的函数 <kbd>cv2.calcBackProject</kbd> 。

下面我们具体学习一下该函数如何使用。

函数原型说明

dst = cv2.calcBackProject(images, channels, hist, ranges, scale[, dst])

参数说明如下：

• <kbd>images</kbd> ：输入图像，注意加 []；
• <kbd>channels</kbd>：通道，通道数必须与直方图维度相匹配，
• <kbd>hist</kbd>：图象的直方图；
• <kbd>ranges</kbd>：直方图的变化范围；
• <kbd>scale</kbd>：输出反投影的可选比例因子。

案例 Demo 如下：

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

def back_projection_demo():
    # 读取图片
    test = cv.imread("test1.jpg")
    target = cv.imread("target.jpeg")
    # 转换为 HSV 格式
    roi_hsv = cv.cvtColor(test, cv.COLOR_BGR2HSV)
    target_hsv = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)

    cv.imshow("sample", test)
    cv.imshow("target", target)

    # 计算直方图
    roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [64, 64], [0, 180, 0, 256])
    # 获取直方图的反向投影
    dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0, 1],
                             roiHist, [0, 180, 0, 256], 1)
    cv.imshow("back_projection_demo", dst)

back_projection_demo()
cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

先看一下运行效果。

20210129210924340[1].png

不过这个效果实在不是很理想，为了获取到更精确的值，我增加了一个滑动条。

修改代码成如下这个样子。

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

winName = 'getTrackbarPos'
# 新建窗口
cv.namedWindow(winName, cv.WINDOW_NORMAL)

def nothing():
    pass

cv.createTrackbar('hue', winName, 60, 180, nothing)
cv.createTrackbar('sat', winName, 60, 256, nothing)

def back_projection_demo():
    # 读取图片
    test = cv.imread("test1.jpg")
    # 转换为 HSV 格式
    roi_hsv = cv.cvtColor(test, cv.COLOR_BGR2HSV)

    target = cv.imread("target.jpeg")
    target_hsv = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)

    cv.imshow("sample", test)
    cv.imshow("target", target)
    while(1):
        # 从滑动条读取数据
        hue = cv.getTrackbarPos('hue', winName)
        sat = cv.getTrackbarPos('sat', winName)

        # 计算直方图
        roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [
            hue, sat], [0, 180, 0, 256])

        # 获取直方图的反向投影
        dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0, 1],
                                 roiHist, [0, 180, 0, 256], 1)
        cv.imshow(winName, dst)
        if cv.waitKey(1) == ord('q'):
            break

back_projection_demo()
cv.destroyAllWindows()

20210129213141748[1].png

反复调整之后，发现直方图反向投影，除了给橡皮擦增加一个函数认知外，并没有产生过多的思考，可能学习的还不够深入，总之把这个函数收入脑中，日后再次出现的时候，我们拿出来在品味一下。

补充一下官方说明地址：点击查阅

橡皮擦的小节

希望今天的 1 个小时，你有所收获，我们下篇博客见~

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