OpenCv RGB 直方图反投影未按预期工作答案

【问题标题】：OpenCv RGB Histogram Back-projection not working as expectedOpenCv RGB 直方图反投影未按预期工作
【发布时间】：2016-12-26 16:12:28
【问题描述】：

我使用反投影来定位图像中的人，知道该人的直方图。问题是它不适用于皮肤或透明衣服。这是我得到的：Back-projection result

这是我用来计算感兴趣区域的 BGR 直方图的代码：

channels=[0,1,2]
histSize = [8,8,8]
ranges=[0,256, 0,256, 0,256]

#image is in BGR color
bgr_split = cv2.split(roi_img)

#Compute image bgr histogram
hist = cv2.calcHist(bgr_split, channels, mask, histSize, ranges)
cv2.normalize(hist, hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

我得到的直方图与人的颜色一致，但是当我在包含人的图像上应用反投影时，只有人的暗区得到非零值，如 Back-projection result 所示。

我在一个像素上测试了直方图的反投影，但我不理解结果。我明白了：

>> hist[2,2,1]
83.539368
>> pix_img = np.uint8(np.array([[[66,66,34]]]))
>> cv2.calcBackProject([pix_img],channels,hist,ranges,1)
array([[0]], dtype=uint8)

像素 (b=66, g=66, r=34) 应该对应于直方图 bin [2,2,1]，因为 histSize = [8,8,8]，但反投影返回 0 而不是 141 .

知道我做错了什么吗？

【问题讨论】：

标签： python opencv image-processing histogram back-projection

【解决方案1】：

经过一些测试，看起来像应用在像素 [b,v,r] 上的反投影函数给出了像素 [b,v,0] 上的反投影，第三个通道的值被忽略了。我猜这是opencv的一个错误，我要报告它。

我通过不使用此功能并将其替换为：

b,g,r=cv2.split(img/(256/ql))
B = np.uint8(hist[b.ravel(),g.ravel(), r.ravel()])
B = B.reshape(img.shape[:2])
ret, B = cv2.threshold(B,10,255,cv2.THRESH_BINARY)

【讨论】：