opencv3/C++ 直方图反向投影实例分享！

直方图反向投影：

即取直方图中的值，按直方图面积由大到小，对其对应的像素也由大到小赋予新值。即某种灰度值在图像中所占面积越大，其对应的像素的新值就越大；反之就越小。

  void calcBackProject(   const Mat* images, //源数组/图像；有相同的大小和深度(CV_8U或CV_32F)。  int nimages,//源图像的数量  const int* channels, //计算反投影的通道列表；通道数量必须与直方图维度相匹配。  InputArray hist,//输入直方图。  OutputArray backProject, //目标反向投影数组，与images[0]大小、深度相同的单通道数组。  const float** ranges,//每个维度的直方图bin边界数组。  double scale = 1, //输出反向投影的可选比例因子。  bool uniform = true //直方图是否均匀的标志。  );

示例：

获取测试图像中每个像素的hue数据 hi,j，并找到 hi,j 在hue直方图中的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};   //分离Hue通道:色相通道   mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);   //创建Trackbar来输入bin的数目   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};   //计算直方图   calcHist(&hue, 1, 0, Mat(), hist,1, &histSize, &ranges, true, false);   //将直方图bin的数值归一化到0-255   normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, -1, Mat());   //计算反向投影   calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &ranges, 1, true);   namedWindow("backprogection", WINDOW_AUTOSIZE);   imshow("backprogection", backproj);   //显示直方图   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),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);  }

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