图像处理之(直方图)反向投影

反向投影是一种记录像素点或像素块如何使用直方图模型中的分布方式。

实例：皮肤



Opencv函数：



混合通道：

#include "cv.h"
#include "highgui.h"
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc,char *argv[])
{
Mat src,hsv,hsv_s,hist,backProj;
src=imread("test1.jpg");
cvtColor(src,hsv,CV_BGR2HSV);
hsv_s.create(hsv.size(),hsv.depth());//depth只有深度信息，type有深度和通道数信息
int ch[]={0,0};
mixChannels(&hsv,1,&hsv_s,1,ch,1);
imshow("hsv_s",hsv_s);
imwrite("hsv_s.jpg",hsv_s);
int channels=0;
int histSize=10;
float range[]={0,180};				//由于图像中像素灰度小，使用较小范围，同时通过histSize可以提高精度。
const float *histRange={range};
calcHist(&hsv_s,1,&channels,Mat(),hist,1,&histSize,&histRange);
normalize(hist,hist,0,255,NORM_MINMAX);
calcBackProject(&hsv_s,1,&channels,hist,backProj,&histRange,1,true);
imshow("backProj",backProj);
imwrite("backProj.jpg",backProj);
Mat histImg=Mat::zeros(256,400,CV_8UC1);
int binWidth=cvRound(400./histSize);
for (int i=0;i<histSize;i++)
rectangle(histImg,Point(i*binWidth+1,255),Point((i+1)*binWidth-1,255-cvRound(hist.at<float>(i))),Scalar::all(255),CV_FILLED);
imshow("histImg",histImg);
imwrite("histImg.jpg",histImg);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}

效果：                                                                   反向投影结果


           

 
      直方图 ： 


TIP:其中histSize和histRange由hsv_s图像的直方图决定，在使用range:0~255，size:256时看到像素集中于0~120，其中直方图多个分界线能看到，以直方图峰数量为size，能较好分出几个不同物体。

具体还可参考：http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/8059048