第27课 直方图反向投射(Back Projection)

1. 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,可以用来做图像分割，或者在图像中找寻我们感兴趣的部分。
• 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两个通道的直方图模型。
  

2. 反向投影的步骤

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

2.1 具体步骤

1. 加载图片imread
2. 将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间cvtColor
3. 计算直方图和归一化calcHist与normalize
4. 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。
5. 计算反向投影图像 - calcBackProject

3. 相关API

3.1 直方图反射投影函数calcBackProject()

void cv::calcBackProject 
(
const Mat * images, //输入图像，图像深度必须位CV_8U,CV_16U或CV_32F中的一种，尺寸相同，每一幅图像都可以有任意的通道数 
int nimages,//输入图像的数量 
const int * channels,//用于计算反向投影的通道列表，通道数必须与直方图维度相匹配，第一个数组的通道是从0到image[0].channels()-1,第二个数组通道从图像image[0].channels()到image[0].channels()+image[1].channels()-1计数 
InputArray hist,//输入的直方图，直方图的bin可以是密集(dense)或稀疏(sparse)
OutputArray backProject,//目标反向投影输出图像，是一个单通道图像，与原图像有相同的尺寸和深度 
const float ** ranges, //直方图中每个维度bin的取值范围
double scale = 1,//可选输出反向投影的比例因子
bool uniform = true//直方图是否均匀分布(uniform)的标识符，有默认值true
)

3.2 通道复制mixChannels()

• mixChannels主要就是把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道中，其中的对应关系就由fromTo参数制定.

CV_EXPORTS void mixChannels(
const Mat* src, //输入矩阵，可以为一个也可以为多个，但是矩阵必须有相同的大小和深度
size_t nsrcs, //输入矩阵的个数
Mat* dst, //输出矩阵，可以为一个也可以为多个，但是所有的矩阵必须事先分配空间（如用create），大小和深度须与输入矩阵等
size_t ndsts,//输出矩阵的个数
const int* fromTo,//设置输入矩阵的通道对应输出矩阵的通道，规则如下：首先用数字标记输入矩阵的各个通道。输入矩阵个数可能多于一个并且每个矩阵的通道可能不一样，　第一个输入矩阵的通道标记范围为：0 ~ src[0].channels()-1，第二个输入矩阵的通道标记范围为：src[0].channels() ~ src[0].channels()+src[1].channels()-1,以此类推；其次输出矩阵也用同样的规则标记，第一个输出矩阵的通道标记范围为：0 ~ dst[0].channels()-1，第二个输入矩阵的通道标记范围为：dst[0].channels()~ dst[0].channels()+dst[1].channels()-1,以此类推；最后，数组fromTo的第一个元素即fromTo[0]应该填入输入矩阵的某个通道标记，而fromTo的第二个元素即fromTo[1]应该填入输出矩阵的某个通道标记，这样函数就会把输入矩阵的fromTo[0]通道里面的数据复制给输出矩阵的fromTo[1]通道。fromTo后面的元素也是这个道理，总之就是一个输入矩阵的通道标记后面必须跟着个输出矩阵的通道标记
 size_t npairs//即参数fromTo中的有几组输入输出通道关系，其实就是参数fromTo的数组元素个数除以2.
 );

4.例程

#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("D:/vcprojects/images/t1.jpg");
	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);//复制特定通道的图像

	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;
}