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本文介紹了python opencv 直方圖反向投影的方法，分享給大家，具體如下：

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目標(biāo)：

直方圖反向投影

原理：

反向投影可以用來(lái)做圖像分割，尋找感興趣區(qū)間。它會(huì)輸出與輸入圖像大小相同的圖像，每一個(gè)像素值代表了輸入圖像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)屬于目標(biāo)對(duì)象的概率，簡(jiǎn)言之，輸出圖像中像素值越高的點(diǎn)越可能代表想要查找的目標(biāo)。直方圖投影經(jīng)常與camshift（追蹤算法）算法一起使用。

算法實(shí)現(xiàn)的方法，首先要為包含我們感興趣區(qū)域的圖像建立直方圖（樣例要找一片草坪，其他的不要）。被查找的對(duì)象最好是占據(jù)整個(gè)圖像（圖像里全是草坪）。最好使用顏色直方圖，物體的顏色信息比灰度圖像更容易被分割和識(shí)別。再將顏色直方圖投影到輸入圖像查找目標(biāo)，也就是找到輸入圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的像素值在直方圖中對(duì)應(yīng)的概率，這樣就得到一個(gè)概率圖像，最后設(shè)置適當(dāng)?shù)拈撝祵?duì)概率圖像進(jìn)行二值化。

numpy算法：

建立兩幅顏色直方圖，目標(biāo)圖像直方圖（M），輸入圖像直方圖（I）

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#roi圖片，就想要找的的圖片
roi = cv2.imread('3.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#目標(biāo)搜索圖片
target = cv2.imread('33.jpg')
hsvt = cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#創(chuàng)建直方圖
M = cv2.calcHist([hsv],[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256])
I = cv2.calcHist([hsvt],[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256])

網(wǎng)站題目：pythonopencv直方圖反向投影的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
文章源于：http://ef60e0e.cn/article/picsd.html