直方图比较答案

【问题标题】：Histogram comparision直方图比较
【发布时间】：2013-10-13 20:12:19
【问题描述】：

是否可以比较两个强度直方图（来自灰度图像）并获得相似因子？换句话说，我试图检测图像中是否存在足球。我已经尝试过特征检测算法（例如 SIFT/SURF），但它们对于我的应用程序来说不够可靠。我需要一些非常可靠和强大的东西。

非常感谢大家的想法。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

正如kkuilla所说，有一种比较直方图的可用方法，例如opencv中的compareHist()

但我不确定它是否真的适用于您的程序。我想你会喜欢使用 HoughTransfrom 来检测圆圈。

在论文中寻找带有硬币的部分以进行圆圈检测。我确实记得之前在某处读过如何使用霍夫变换进行球检测。现在找不到了。但它应该类似于你的足球。

这个方法应该有效。希望这可以帮助。祝你好运（：

【讨论】：

非常感谢您的建议，您是正确的。我实际上已经将 CHT 用于我的算法的一部分。但是，有时它会在累加器的峰值处产生误报。我现在需要进行额外检查，以确定投票数最高的圆圈是否真的包含球。
嗯。在这种情况下，请尝试使用均值偏移分割或分水岭分割等方法。因此，如果背景颜色与球的颜色差异很大，那么球的形状应该会更加清晰。这只是我的想法。不确定它是否会起作用，但你可以试一试。希望这会有所帮助。 (:
再次感谢您的建议。不幸的是，这些方法依赖于彩色相机和图像的使用。我正在使用灰度高速相机。

【解决方案2】：

这个答案 (Comparing two histograms) 可能会对您有所帮助。通常，强度比较非常敏感，例如白天的白色与夜间的白色不同。

如果 compareHist() 确实符合您的目的，我认为您应该能够从 openCV (http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html) 中的 compareHist() 派生一些东西以满足您的需求。

如果没有，这篇论文http://www.researchgate.net/publication/222417618_Tracking_the_soccer_ball_using_multiple_fixed_cameras/file/32bfe512f7e5c13133.pdf 从多个摄像头跟踪球，您可能会从中获得更多想法，即使您可能没有使用多个摄像头。

【讨论】：