边缘方向直方图反投影答案

【问题标题】：Edge orientation histogram back projection边缘方向直方图反投影
【发布时间】：2015-11-24 14:59:50
【问题描述】：

我正在使用 opencv 开发对象检测模块，并且我正在使用“边缘方向直方图”作为对象描述符。

在生成直方图后，我将其投影到原始图像上（在计算出其中的方向之后）。

是这样吗，因为后面的项目输出显示了很多不是需要跟踪的对象的白色区域。

过程如下：

我需要确认我的假设是正确的。

如果我将 EOH 反投影到图像本身（灰度）而不是方向上，这是否有意义？！

一些图片以获得更多说明：

谢谢大家。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

嗯，反投影计算一个像素是否属于统计模型的概率，看这里OpenCV Back Projection。您在目标对象之外遇到“白色区域”的原因可能是您的对象模型非常通用。您能否提供一些结果图像以进一步阐明您的问题。

【讨论】：

在我的帖子中添加了一些照片以获取更多说明。在发布的链接中提供它们。抱歉，由于信誉点，无法在此处上传。谢谢
抱歉，由于网络限制，无法打开链接。还有一个建议，如果它有助于你为什么不结合一些颜色信息，以及使模型更具体到你的对象。另外如何更改方向计算的窗口大小。尝试为多个图像比例实现此功能。
我的原创作品是基于结合（颜色和方向）使模型更加具体。但我有点面临一些关于实施的问题。因此，希望在测试集成模型之前确保每个部分都单独工作正常。谢谢
这个想法是为模型使用 3D 直方图（色调、饱和度和边缘方向）并将它们反投影到图像上以获得目标。我要确定的一点是我将模型直方图反向投影到的图像本身。我计算整个图像的方向，并在我的输入图像中将其用作反投影的第三个通道，再加上图像的色调和饱和通道。这是正确的，还是我应该使用其他频道组合？！
此方法更适用于具有统一属性（颜色/纹理）的对象。而不是反投影。为什么不将图像划分为常规区域并为它们执行直方图匹配。以不同的规模这样做就可以了。