OpenCV + CPP 系列（十九）直方图比较与直方图反向投影，投影分割

文章目录

一、直方图比较
- 计算公式
- 效果演示
二、直方图反向投影
三、投影分割

一、直方图比较

对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间，然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度，进而比较图像本身的相似程度。

Opencv提供的比较方法有四种：

Correlation 相关性比较　相关性程度 = (1，-1) ，为1时相关性最强
Chi-Square 卡方比较　（越接近0，两个直方图越相似）
Intersection 十字交叉性　（取两个直方图每个相同位置的值的最小值，然后求和，这个比较方式不是很好，不建议使用）
Bhattacharyya distance 巴氏距离　（比较结果是很准的，计算结果范围为 0-1 ，0表示两个直方图非常相关，1最不相似）

计算公式

其中N是直方图的BIN个数，Ｈ ˉ \bar{Ｈ} Ｈˉ 为均值，H1,H2分别表示两个图像的直方图数据

相关性计算(CV_COMP_CORREL)
卡方计算(CV_COMP_CHISQR)　　
十字计算(CV_COMP_INTERSECT)
巴氏距离计算(CV_COMP_BHATTACHARYYA )

颜色空间转换BGR2HSV：
计算图像的直方图，然后归一化到[0~1]之间（calcHist和normalize;）

cv::compareHist(: InputArray h1, 　　　　// 直方图数据，下同
InputArray H2,
int method　　　　　　// 比较方法，上述四种方法之一
)

头文件 quick_opencv.h：声明类与公共函数

#pragma once
#include <opencv2\opencv.hpp>
using namespace cv;class QuickDemo {public:...void compareHist_Demo(Mat& image1, Mat& image2, Mat& image3);void backProjection_Demo(Mat& image1);};

主函数调用该类的公共成员函数

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <quick_opencv.h>
#include <iostream>
using namespace cv;int main(int argc, char** argv) {Mat src1 = imread("D:\\Desktop\\pandas_small22.png");Mat src2 = imread("D:\\Desktop\\pandas_small22_test1.png");Mat src3 = imread("D:\\Desktop\\pandas_small22_test2.png");if (src1.empty()) {printf("Could not load images src1...\n");return -1;}if (src2.empty()) {printf("Could not load images src2...\n");return -1;}if (src3.empty()) {printf("Could not load images src3...\n");return -1;}QuickDemo qk;qk.compareHist_Demo(src1, src2, src3);qk.backProjection_Demo(src1);waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}

源文件 quick_demo.cpp：实现类与公共函数

效果演示

void QuickDemo::compareHist_Demo(Mat& image, Mat& test1, Mat& test2) {Mat hsv_dst1, hsv_dst2, hsv_dst3;cvtColor(image, hsv_dst1, COLOR_BGR2HSV);cvtColor(test1, hsv_dst2, COLOR_BGR2HSV);cvtColor(test2, hsv_dst3, COLOR_BGR2HSV);Mat hsv_src1 = hsv_dst1.clone();Mat hsv_src2 = hsv_dst2.clone();Mat hsv_src3 = hsv_dst3.clone();int h_bins = 50;int s_bins = 60;int histSize[] = { h_bins, s_bins };//h = [0-179] s=[0,255]float h_ranges[] = { 0,180 };float s_ranges[] = { 0,256 };const float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };// Use the o-th and 1-st channelsint channels[] = { 0,1 };MatND hist_base;MatND hist_test1;MatND hist_test2;calcHist(&hsv_dst1, 1, channels, Mat(), hist_base, 2, histSize,  ranges, true, false);normalize(hist_base, hist_base, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());calcHist(&hsv_dst2, 1, channels, Mat(), hist_test1, 2, histSize, ranges, true, false);normalize(hist_base, hist_base, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());calcHist(&hsv_dst3, 1, channels, Mat(), hist_test2, 2, histSize, ranges, true, false);normalize(hist_base, hist_base, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());int method[4] = { HISTCMP_CORREL ,HISTCMP_CHISQR, HISTCMP_INTERSECT,HISTCMP_BHATTACHARYYA };for (int i = 0; i < 4; i++) {double basebase = compareHist(hist_base, hist_base, method[i]);double basetest1 = compareHist(hist_base, hist_test1, method[i]);double basetest2 = compareHist(hist_base, hist_test2, method[i]);putText(hsv_dst1, to_string(basebase), Point(20, image.rows - 20), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 0), 2, 8);putText(hsv_dst2, to_string(basetest1), Point(20, image.rows - 20), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 0), 2, 8);putText(hsv_dst3, to_string(basetest2), Point(20, image.rows - 20), FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.8, Scalar(255, 255, 0), 2, 8);imshow("src", hsv_dst1);imshow("dst1", hsv_dst2);imshow("dst2", hsv_dst3);// 清空图片文字hsv_src1.copyTo(hsv_dst1);hsv_src2.copyTo(hsv_dst2);hsv_src3.copyTo(hsv_dst3);waitKey(0);}
}

对测试图片进行光影调整后分别保存为test1,test2副本后测试：
比较方法：HISTCMP_CORREL

比较方法：HISTCMP_CHISQR

比较方法：HISTCMP_INTERSECT

比较方法：HISTCMP_BHATTACHARYYA

二、直方图反向投影

OpenCV—python 反向投影 ROI

反向投影是反映直方图模型在目标图像中的分布情况

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两个通道直方图模型。

一般检查流程

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

共三个重载函数，我这里只列出一个

void 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
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
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
const float** ranges,　　　　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
)

void QuickDemo::backProjection_Demo(Mat& image, Mat& test1) {Mat hsv,h_mat;cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);h_mat = Mat::zeros(hsv.size(), hsv.depth());int nchannels[] = { 0,0 };mixChannels(&hsv,1, &h_mat, 1, nchannels, 1);int binSize = 12;float range[] = { 0,180 };const float* histRange{ range };Mat h_hist;calcHist(&h_mat, 1, 0, Mat(), h_hist, 1, &binSize, &histRange, true, false);normalize(h_hist, h_hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());Mat backProjectImage;calcBackProject(&h_mat, 1,0, h_hist, backProjectImage, &histRange, 1, true);imshow("backPro", backProjectImage);int hist_h = 400;int hist_w = 400;Mat hist_Image = Mat::zeros(hist_w, hist_h, CV_8UC3);int bin_w = hist_w / binSize;for (int i = 0; i < binSize; i++) {rectangle(hist_Image, Point((i - 1) * bin_w, hist_h - cvRound(h_hist.at<float>(i - 1) * (400 / 255))),Point(i* bin_w, hist_h),Scalar(255, 255, 0), -1);}imshow("histogram", hist_Image);
}

使用效果：

使用 trackbar 详情

使用trackbar, 代码有问题，请教大佬。

static void on_bin_hist(int binSize_, void* h_mat_) {Mat h_hist;Mat h_mat = *((Mat*)h_mat_);int binSize = MAX(binSize_, 2);float range[] = { 0,180 };const float* histRange{ range };calcHist(&h_mat, 1, 0, Mat(), h_hist, 1, &binSize, &histRange, true, false);normalize(h_hist, h_hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());Mat backProjectImage;calcBackProject(&h_mat, 1, 0, h_hist, backProjectImage, &histRange, 1, true);imshow("backPro", backProjectImage);int hist_h = 400;int hist_w = 400;Mat hist_Image = Mat::zeros(hist_w, hist_h, CV_8UC3);int bin_w = cvRound((double)hist_w / binSize);for (int i = 0; i < binSize; i++) {rectangle(hist_Image,Point((i - 1) * bin_w, hist_h - cvRound(h_hist.at<float>(i - 1) * (400 / 255))),Point(i * bin_w, hist_h),Scalar(255, 255, 0), -1);}imshow("histogram", hist_Image);
}void QuickDemo::backProjection_track_bar_Demo(Mat& image) {namedWindow("histogram", WINDOW_NORMAL);namedWindow("backPro", WINDOW_NORMAL);int binSize = 12;Mat hsv, h_mat;cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);h_mat = Mat::zeros(hsv.size(), hsv.depth());int nchannels[] = { 0,0 };mixChannels(&hsv, 1, &h_mat, 1, nchannels, 1);createTrackbar("hist_bins", "histogram", &binSize, 180, on_bin_hist, &h_mat);on_bin_hist(binSize, &h_mat);
}

三、投影分割

if (image.empty() || image.cols != 150 || image.rows != 70) return;
cv::Mat Image2;
int chanels = image.channels();
if (4 == chanels)cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGRA2GRAY);
else if (3 == chanels)cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
cv::threshold(image, image, 250, 255, cv::THRESH_BINARY);
cv::bitwise_not(image, image);int height = image.rows;
int width = image.cols;// 水平投影：统计并存储每一行的和
std::vector<int> horizontal(height);
for (size_t h = 0; h < height; h++) {uchar* row_ptr = image.ptr<uchar>(h);for (size_t w = 0; w < width; w++) {horizontal[h] += *row_ptr++;}
}cv::transpose(image, Image2);// 垂直投影：统计并存储每一列的和
std::vector<int> vertical(width);
for (size_t h = 0; h < width; h++) {uchar* row_ptr = Image2.ptr<uchar>(h);for (size_t w = 0; w < height; w++) {vertical[h] += *row_ptr++;}
}

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