直方圖反向投影：

即取直方圖中的值，按直方圖面積由大到小，對其對應的畫素也由大到小賦予新值。即某種灰度值在影象中所佔面積越大，其對應的畫素的新值就越大；反之就越小。

void calcBackProject( 
const Mat* images,//源陣列/影象；有相同的大小和深度(CV_8U或CV_32F)。
int nimages,//源影象的數量
const int* channels,//計算反投影的通道列表；通道數量必須與直方圖維度相匹配。
InputArray hist,//輸入直方圖。
OutputArray backProject,//目標反向投影陣列，與images[0]大小、深度相同的單通道陣列。
const float** ranges,//每個維度的直方圖bin邊界陣列。
double scale = 1,//輸出反向投影的可選比例因子。
bool uniform = true //直方圖是否均勻的標誌。
);

示例：

獲取測試影象中每個畫素的hue資料 hi,j，並找到 hi,j 在hue直方圖中的bin的位置

#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

Mat hue;
int bins = 10;
void histBackprojection(int,void*);
int main()
{
 Mat src,hsv;
 src = imread("E:/image/image/shape.jpg");
 if (src.empty())
 {
  printf("can not load image \n");
  return -1;
 }
 namedWindow("input",WINDOW_AUTOSIZE); 
 imshow("input",src);
 cvtColor(src,hsv,COLOR_BGR2HSV); 
 hue.create(hsv.size(),hsv.depth());
 int ch[] = {0,0};
 //分離Hue通道:色相通道
 mixChannels(&hsv,1,&hue,ch,1);
 //建立Trackbar來輸入bin的數目
 createTrackbar("bins:","input",&bins,255,histBackprojection);
 histBackprojection(0,0);
 waitKey(0);
 return 0;
}

void histBackprojection(int,void*)
{
 MatND hist,backproj;
 int histSize = max(bins,2);
 float range[] = {0,255};
 const float *ranges = {range};
 //計算直方圖
 calcHist(&hue,Mat(),hist,&histSize,&ranges,true,false);
 //將直方圖bin的數值歸一化到0-255
 normalize(hist,NORM_MINMAX,-1,Mat());
 //計算反向投影
 calcBackProject(&hue,backproj,true);
 namedWindow("backprogection",WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow("backprogection",backproj);
 //顯示直方圖
 int binsW = cvRound((double)500/histSize);
 Mat histImg = Mat::zeros(500,500,CV_8UC3);
 RNG rng(123);
 for (int i = 0; i < bins; i++)
 {
  Scalar color = Scalar(rng.uniform(0,255),rng.uniform(0,255));
  rectangle(histImg,Point(i*binsW,500),Point((i+1)*binsW,500 - cvRound(hist.at<float>(i) * 500 / 255.0)),color,-1);
 }
 namedWindow("histogram",WINDOW_AUTOSIZE);
 imshow("histogram",histImg);
}

以上這篇opencv3/C++ 直方圖反向投影例項就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。