OpenCV学习笔记（十六）——CamShift研究 OpenCV学习笔记（十七）——运动分析和物体跟踪Video OpenCV学习笔记（十八）—

OpenCV学习笔记（十六）——CamShift研究

CamShitf算法，即Continuously Apative Mean-Shift算法，基本思想就是对视频图像的多帧进行MeanShift运算，将上一帧结果作为下一帧的初始值，迭代下去。基本步骤为：

1.选取关键区域

2.计算该区域的颜色概率分布--反向投影图

3.用MeanShift算法找到下一帧的特征区域

4.标记并重复上述步骤

该算法的关键就是可以在目标大小发生改变的时候，可以自适应的调整目标区域继续跟踪

在进行CamShitf和MeanShift算法的时候，需要输入反向投影图，这就要求有个很重要的预处理过程是计算反向投影图。对应的函数为calcBackProject。所谓反向投影图就是一个概率密度图。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。这样的输入参数太适合做MeanS算法了。关于反向直方图，可以参考一下这篇文章http://blog.163.com/thomaskjh@126/blog/static/370829982010112810358501/

具体代码如下：

[cpp] view plain copy

calcHist(&roi, 1, 0, maskroi, hist, 1, &hsize, &phranges);
calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);
backproj &= mask;
RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,
TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));

OpenCV学习笔记（十七）——运动分析和物体跟踪Video

这个库中相关的函数有calcOpticalFlowPyrLK、calcOpticalFlowFarneback、estimateRigidTransform、updateMotionHistory、calcMotionGradient、calcGlobalOrientation、segmentMotion、CamShift、meanShift；还有卡尔曼滤波器类KalmanFilter，类内成员函数有构造函数、init、predict、correct。背景单元类BackgroundSubtractor，包括运算符重载，getBackgroundImage，其派生类BackgroundSubtractorMOG和BackgroundSubtractorMOG2，以及只支持Python版本的函数CalcOpticalFlowBM、CalcOpticalFlowHS，c版本的函数cvCalcOpticalFlowLK

这些函数每一个背后几乎都是一篇论文，很多都是经典的方法，我才疏识浅，只能边学边总结，先介绍一些我用过的函数，待日后陆续补充

calcOpticalPlowPyrLK是利用Lucas-Kanade方法计算图像的光流场

OpenCV学习笔记（十八）——图像的各种变换（cvtColor*+）imgproc

imgproc是OpenCV一个比较复杂的lib，我是分开介绍的，之前介绍过了滤波器、直方图、结构分析和形状描述三节，这次介绍一下图像的变换，OpenCV对于图像的变换又可分为几何变换和其他的变换，我这节先介绍一下其他的变换。

这部分的函数包括adaptiveThreshold，对图像进行自适应的阈值操作。

相应的也有更一般常用的阈值操作函数threshold。

这里还是详细介绍一下cvtColor，这个函数是用来进行颜色空间的转换，随着OpenCV版本的升级，对于颜色空间种类的支持也是越来越多。这里汇总一下，把我知道的全部空间列举出来，也许还不完整，希望大家补充。需要先告诉大家的是OpenCV默认的图片通道是BGR。

RGB <--> BGR：CV_BGR2BGRA、CV_RGB2BGRA、CV_BGRA2RGBA、CV_BGR2BGRA、CV_BGRA2BGR

RGB <--> 5X5：CV_BGR5652RGBA、CV_BGR2RGB555、（以此类推，不一一列举）

RGB <---> Gray：CV_RGB2GRAY、CV_GRAY2RGB、CV_RGBA2GRAY、CV_GRAY2RGBA

RGB <--> CIE XYZ：CV_BGR2XYZ、CV_RGB2XYZ、CV_XYZ2BGR、CV_XYZ2RGB

RGB <--> YCrCb（YUV） JPEG：CV_RGB2YCrCb、CV_RGB2YCrCb、CV_YCrCb2BGR、CV_YCrCb2RGB、CV_RGB2YUV（将YCrCb用YUV替代都可以）

RGB <--> HSV：CV_BGR2HSV、CV_RGB2HSV、CV_HSV2BGR、CV_HSV2RGB

RGB <--> HLS：CV_BGR2HLS、CV_RGB2HLS、CV_HLS2BGR、CV_HLS2RGB

RGB <--> CIE L*a*b*：CV_BGR2Lab、CV_RGB2Lab、CV_Lab2BGR、CV_Lab2RGB

RGB <--> CIE L*u*v：CV_BGR2Luv、CV_RGB2Luv、CV_Luv2BGR、CV_Luv2RGB

RGB <--> Bayer：CV_BayerBG2BGR、CV_BayerGB2BGR、CV_BayerRG2BGR、CV_BayerGR2BGR、CV_BayerBG2RGB、CV_BayerGB2RGB、 CV_BayerRG2RGB、CV_BayerGR2RGB（在CCD和CMOS上常用的Bayer模式）

YUV420 <--> RGB：CV_YUV420sp2BGR、CV_YUV420sp2RGB、CV_YUV420i2BGR、CV_YUV420i2RGB

还有函数distanceTransform，是用来计算各像素距离最近的零像素距离的。

floodFill函数用来用指定颜色填充一个连通部件。

inpaint函数用来用附近区域信息重建选中区域，可以对图像里由于传输噪声丢失的块进行重建。

integral函数用来获得图像的积分值。

寻找边界使用分水岭分割办法的函数watershed。

对图像进行GrabCut算法的grabCut函数（有待研究，不熟悉）。

总之，这些变换千奇百怪，不是很系统，常用的还是我先介绍的几个，比如threshold、cvtColor。就这样吧，以后有收获再陆续补充。

OpenCV学习笔记（十九）——浅尝contrib

contrib为最新贡献但不是很成熟的函数库。作为最新的东西，就更有价值进行庖丁解牛了，我来也。

首先介绍一个CvAdaptiveSkinDetector类。该类的功能是自适应的皮肤检测。分析了一下代码，其构造函数的输入参数有两个，samplingDivider样本分类，morphingMethod为变形方法。该类的关键函数为process函数，该函数先将输入图像由RGB转换为HSV空间，Hue的范围是3~33，Intensity（V）的范围为15~250。然后进行必要的腐蚀膨胀，去除噪声，使轮廓更加清晰平滑。具体的使用代码参考sample文件夹中的adaptiveskindetector.cpp

OpenCV学习笔记（二十）——手势识别

最近也在玩手势识别，资料找了很多，基本可以分为静态手势识别和动态手势识别，先弄个简单的静态手势识别给大家看看。

基本流程如下：

先滤波去噪-->转换到HSV空间-->根据皮肤在HSV空间的分布做出阈值判断，这里用到了inRange函数，然后进行一下形态学的操作，去除噪声干扰，是手的边界更加清晰平滑-->得到的2值图像后用findContours找出手的轮廓，去除伪轮廓后，再用convexHull函数得到凸包络。

结果如下：

源代码下载位置：http://download.csdn.net/detail/yang_xian521/3746669，有点贵哦，当时随便设了个值，呵呵

from: http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/category/910716

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