反向投影概念反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式，简单来讲，反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的特征。反向投影在某一位置的值就是原图对应位置像素值在原图像中的总数目反向投影原理#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, c
原创
2022-01-25 11:15:35
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直方圖本質上是一個統計圖，統計這個影像的強度分配情形，從這可以得到每個強度所佔全體的比例
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2023-01-05 13:15:00
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一、
原创
2022-09-26 14:16:57
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OpenCV3使用meanshift实现目标跟踪@[C++|OpenCV] OpenCV3使用meanshift实现目标跟踪用到的基本函数mixchannels()inrange()calcHist()normalize()calcBackProject()迭代终止结构体TermCriteria代码思路总体代码 用到的基本函数mixchannels()函数原型：void mixChannels(c
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2024-09-10 21:41:04
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CalcBackProject 计算反向投影 void cvCalcBackProject( IplImage** image, CvArr*
back_project, const CvHistogram* hist
); image 输入图像 (也可以传递 CvMat** ). back_project 反向投影图像，与输入
tutorial_code\Histograms_Matching\calcBackProject_Demo1.cpp
void mixChannels (constMat* src , int nsrc ,Mat* dst , int ndst , constint* fromTo , size_t npairs );从输入中拷贝某通道到输出中特定的通道。src——输入矩阵，可以为
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2024-10-21 13:53:20
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目录1、直方图比对compareHist2、直方图反投影calcBackProject返回Opencv-Python教程1、直方图比对compareHist通过compareHist()可以从直方图的角度对比2幅图像的相关性，比较的对象可以是1D或2D直方图。接口形式：cv2.compareHist(H1, H2, method) ->retval参数含义：H1：输入图像直方图；H2：输入图
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2024-05-30 08:21:20
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Goal在本教程中，您将学习：什么是反投影以及它为什么有用如何使用 OpenCV 函数 cv::calcBackProject 计算反投影如何使用 OpenCV 函数 cv::mixChannels 混合图像的不同通道TheoryWhat is Back Projection?反向投影Back Projection是一种记录给定图像的像素与直方图模型中像素分布的匹配程度的方法。为了使其更简单：对于
本章中我们学习一下通过backproject直方图，得到一副图像中每个像素属于该直方图的概率。在下边原始图中(左图)，我们框选了一块四边形的区域，计算该区域的灰度直方图，然后通过下面的函数calcBackProject，计算图像src中每个像素在直方图中的概率，最终的结果在result中，result中每个像素表示该像素在直方图中的概率
直方图与匹配（3）：反向投影一，引言；二，反向投影的工作原理；三，反向投影的作用；四，反向投影的结果；五，计算反向投影：calcBackProject()函数；六，通道复制：mixChannels()函数；七，综合程序：反向投影；一，引言如果一幅图像的区域中显示的是一种结构纹理或者一个独特的物体，那么这个区域的直方图可以看作一个概率函数，其表现形式是某个像素属于该纹理或物体的概率。 而反向投影（b
目标本文档尝试解答如下问题: 什么是反向投影，它可以实现什么功能？如何使用OpenCV函数 calcBackProject 计算反向投影？如何使用OpenCV函数 mixChannels 组合图像的不同通道？ 原理 什么是反向投影？ 反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特
直方图histograms也是图像处理中经常用到的一种手段。新版本对直方图不再使用之前的histogram的形式，而是用统一的Mat或者MatND的格式来存储直方图，可见新版本Mat数据结构的优势。先介绍下其相关的函数calcHist、calcBackProject、compareHist、EMD、equalizeHist。除了这几个常用的函数以为，还有一些c函数写的直方图类CvHistogram
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2024-05-16 20:00:52
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目录1、直方图比对compareHist2、直方图反投影calcBackProject返回Opencv-Python教程1、直方图比对compareHist通过compareHist()可以从直方图的角度对比2幅图像的相关性，比较的对象可以是1D或2D直方图。接口形式：cv2.compareHist(H1, H2, method) ->retval参数含义：H1：输入图像直方图；H2：输入图
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2024-01-06 22:42:19
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0.前言 在看《opencv2计算机视觉编程手册》的第四章时，看到了书中利用opencv提供的meanshift算法实现指定区域的跟踪，感觉很神奇，就相对深入的了解了下。不过这里没有直接上来讲meanshift，而是opencv的calcBackProject()函数。为啥呢，因为书中的例程首先利用它计算反投影矩阵用作meanshift算法的输入
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2024-06-03 08:14:43
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Python OpenCV基础知识铺垫cv2.calcBackProject 函数函数原型说明橡皮擦的小节 基础知识铺垫通过直方图的反向投影，可以在图像 A 中查找特定的图像 B，一般情况下图像 A 比较大，图像 B 比较小或者图像 B 只有 1 个像素。可以查找到最匹配的区域图像或者像素点。翻译的理论一些就是，定位模板图像在输入图像中的位置。在翻译成白话，就是计算图像为某一特征的直方图模型，然后
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2024-08-24 15:34:53
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1、概述 概念：反向投影是反应直方图模型在目标图像中的分布情况。简单点来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。 ps：所以这里需要有两个输入：1.模型图片 。2.场景图片 ，即利用模型图片直方图去场景图片中搜索。 calcBackProject(
const Mat* images,//const Mat类型的images,输入的数组(或数组集),它们需为相同的深度(CV_8U或
本章中我们学习一下通过backproject直方图，得到一副图像中每个像素属于该直方图的概率。在下边原始图中(左图)，我们框选了一块四边形的区域，计算该区域的灰度直方图，然后通过下面的函数calcBackProject，计算图像src中每个像素在直方图中的概率，最终的结果在result中，result中每个像素表示该像素在直方图中的概率
