calcBackProject函数(搜索小物体的位置)
calcBackProject的输入通常为目标区域的直方图和待跟踪图像的直方图,输出与待跟踪图像大小相同,每一个像素点表示该点为目标区域的概率。这个点越亮,该点属于物体的概率越大。
步骤:
1.使用一幅只包含小物体的图片(图片大小和物体一样大即可, 不需要向上一篇同样大),计算其二维直方图 (HSV空间中的 h(亮度)和 s (饱和度) 二维直方图 (还可以和图像的梯度和(或)梯度角度结合起来,查找纹理相似 和(或) 颜色相似
2.输入一幅待搜索的图片, 转化为HSV空间 ,只取h 和 s 分量
3. 设置搜索块大小和物体大小相同(即和第1步中图片大小相同) ,使用cvCalcBackProjectPatch反向块投影 和图片result
4.在result中取最大值所在位置,即可得到物体在输入图片中的位置了。 (或者设定一个阈值)
示例程序如下:
- #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("f:\\images\\bluecup.jpg");
- IplImage *h_src = NULL ,*s_src = NULL;
- GetHSV(src,&h_src,&s_src,NULL);
- IplImage *images[] = {h_src,s_src};
- CvHistogram *hist_src;
- {//计算二维直方图
- int dims = 2;
- int size[] = {30,32}; // 这个地方不要取的太大!
- //当取为size[] = {180,256}时E7200CPU会运行长达10几分钟的!
- float range_h[] = {0,180} //再用cvCvtColor转换时h已经归一化到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("f:\\images\\adrian1.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);//块搜索时处理边缘是直接舍去,故result的大小比dst小path_size大小
- //32F类型,取值为0~1最亮为1,可直接显示
- //CV_COMP_CORREL相关度,1时最匹配,0时最不匹配
- cvCalcBackProjectPatch(images,result,patch_size,hist_src,CV_COMP_CORREL,1);
- cvShowImage("result",result);
- //找出最大值位置,可得到此位置即为杯子所在位置
- CvPoint max_location;
- cvMinMaxLoc(result,NULL,NULL,NULL,&max_location,NULL);
- //加上边缘,得到在原始图像中的实际位置
- max_location.x += cvRound(patch_size.width/2);
- max_location.y += cvRound(patch_size.height/2);
- //在dst图像中用红色小圆点标出位置
- 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);
- }
第一步物体图片src刚好包含要搜索的物体:
第二步输入图像即待搜索的图像如下:
在我的E7200 CPU , 1GB内存 上大概运行了20秒内吧,将size内的数应该可以再适当改的更小此,速度就会提高更多了
结果如下(见图中红色小圆圈标记出来):
若待搜索的图片里有多个此物体,也是可以通过这种方法找出来的
产于cvCalcBackProjectPatch的大概意义 ,
按我的理解的话,应该是通过块窗口搜索图像,比较窗口中对应像素的二维直方图与给定直方图的差异,若完全相同,那当然就越匹配
对于不同的相关度方法,越匹配,其值由相关度方法而定,
如本程序使用的是
- CV_COMP_CORREL
即越相似,则值越接近1. 反之则趋于0
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