python OpenCV学习笔记（二十四）：直方图反向投影

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

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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。

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。