opencv學習筆記（三十一）基于塊的反向投影

2019-11-06 06:02:36

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供稿：網友

參考了這篇文章 http://blog.csdn.net/fdl19881/article/details/6726438 檢測原理：書上說的很麻煩，按照博主的理解就很簡單： cvCalcBackPRojectPatch的大概意義，按我的理解的話，應該是通過塊窗口搜索圖像，比較窗口中對應像素的二維直方圖與給定直方圖的差異，若完全相同，那當然就越匹配。對于不同的相關度方法，越匹配，其值由相關度方法而定，如本程序使用的是CV_COMP_CORREL ——即越相似，則值越接近1. 反之則趨于0。

cvCalBackProjectPatch()函數 void cvCalBackProjectPatch( iplImage** images, CvArr* dst, CvSize patch_size, CvHistogram* hist, int method, float factor );

程序實例：

#include <iostream>#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <cxcore.h>using namespace std;void GetHSV(const IplImage *image,IplImage **h,IplImage **s,IplImage **v);int main(){ IplImage *src = cvLoadImage("t1.jpg"); IplImage *h_src = NULL ,*s_src = NULL; GetHSV(src,&h_src,&s_src,NULL); IplImage *images[] = {h_src,s_src}; CvHistogram *hist_src; {//計算二維直方圖 int dims = 2; int size[] = {30,32}; // 這個地方不要取的太大!當取為size[] = {180,256}時E7200CPU會運行長達10幾分鐘的！ float range_h[] = {0,180} //再用cvCvtColor轉換時h已經歸一化到180了 ,range_s[] = {0,256}; float *ranges[] = {range_h,range_s}; hist_src = cvCreateHist(dims,size,CV_HIST_ARRAY,ranges); cvCalcHist(images,hist_src); cvNormalizeHist(hist_src,1); } IplImage *dst = cvLoadImage("t2.jpg"); IplImage *h_dst = NULL,*s_dst = NULL; GetHSV(dst,&h_dst,&s_dst,NULL); images[0] = h_dst ,images[1] = s_dst; CvSize patch_size = cvSize(src->width,src->height); IplImage *result = cvCreateImage(cvSize(h_dst->width - patch_size.width +1,h_dst->height - patch_size.height +1) ,IPL_DEPTH_32F,1);//塊搜索時處理邊緣是直接舍去，故result的大小比dst小path_size大小 //32F類型，取值為0~1最亮為1，可直接顯示 //CV_COMP_CORREL相關度，1時最匹配，0時最不匹配 cvCalcBackProjectPatch(images,result,patch_size,hist_src,CV_COMP_CORREL,1); cvShowImage("result",result); //找出最大值位置，可得到此位置即為杯子所在位置 CvPoint max_location; cvMinMaxLoc(result,NULL,NULL,NULL,&max_location,NULL); //加上邊緣，得到在原始圖像中的實際位置 max_location.x += cvRound(patch_size.width/2); max_location.y += cvRound(patch_size.height/2); //在dst圖像中用紅色小圓點標出位置——小圓點就表示杯子所在區域 cvCircle(dst,max_location,3,CV_RGB(255,0,0),-1); cvShowImage("dst",dst); cvWaitKey(); cvReleaseImage(&src); cvReleaseImage(&dst); cvReleaseImage(&h_src); cvReleaseImage(&h_dst); cvReleaseImage(&s_dst); cvReleaseImage(&s_src); cvReleaseHist(&hist_src); cvReleaseImage(&result); cvDestroyAllWindows();}void GetHSV(const IplImage *image , IplImage **h,IplImage **s,IplImage **v){ IplImage *hsv = cvCreateImage(cvGetSize(image),8,3); cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV); if((h != NULL) && (*h == NULL)) *h = cvCreateImage(cvGetSize(image),8,1); if((s != NULL) && (*s == NULL)) *s = cvCreateImage(cvGetSize(image),8,1); if((v != NULL) && (*v == NULL)) *v = cvCreateImage(cvGetSize(image),8,1); cvSplit(hsv,*h,(s == NULL)?NULL:*s,(v==NULL)?NULL:*v,NULL); cvReleaseImage(&hsv);}

用到的圖片 t1 這里寫圖片描述 t2