少有人走的路演示代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src; Mat hsv; Mat hue;
int bins = 12;
void Hist_And_Backprojection(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
src = imread("e:/hand.png");
if (src.empty()) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
const char* window_image = "input image";
namedWindow(window_image, CV_WINDOW_NORMAL);
namedWindow("BackProj", CV_WINDOW_NORMAL);
namedWindow("Histogram", CV_WINDOW_NORMAL);
cvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV);
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
int nchannels[] = { 0, 0 };
mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, nchannels, 1);
createTrackbar("Histogram Bins:", window_image, &bins, 180, Hist_And_Backprojection);
Hist_And_Backprojection(0, 0);
imshow(window_image, src);
waitKey(0);
return 0;
}
void Hist_And_Backprojection(int, void*) {
float range[] = { 0, 180 };
const float* histRanges = { range };
Mat h_hist;
calcHist(&hue, 1, 0, Mat(), h_hist, 1, &bins, &histRanges, true, false);
normalize(h_hist, h_hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());
Mat backPrjImage;
calcBackProject(&hue, 1, 0, h_hist, backPrjImage, &histRanges, 1, true);
imshow("BackProj", backPrjImage);
int hist_h = 400;
int hist_w = 400;
Mat histImage(hist_w, hist_h, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 0));
int bin_w = (hist_w / bins);
for (int i = 1; i < bins; i++) {
rectangle(histImage,
Point((i - 1) * bin_w, (hist_h - cvRound(h_hist.at<float>(i - 1) * (400 / 255)))),
//Point(i*bin_w, (hist_h - cvRound(h_hist.at<float>(i) * (400 / 255)))),
Point(i * bin_w, hist_h),
Scalar(0, 0, 255), -1);
}
imshow("Histogram", histImage);
return;
}
代码解释：
反向投影
反向投影是反映直方图模型在目标图像中的分布情况
简单点说就是用直方图模型去目标图像中寻找是否有相似的对象。通常用HSV色彩空间的HS两个通道直方图模型
反向投影 – 步骤
1.建立直方图模型
2.计算待测图像直方图并映射到模型中
3.从模型反向计算生成图像
实现步骤与相关API
加载图片imread
将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间cvtColor
计算直方图和归一化calcHist与normalize
Mat与MatND其中Mat表示二维数组，MatND表示三维或者多维数据，此处均可以用Mat表示。
计算反向投影图像 - calcBackProject
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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