迈克老狼2012

摘要： 本章中我们学习一下通过backproject直方图，得到一副图像中每个像素属于该直方图的概率。在下边原始图中(左图)，我们框选了一块四边形的区域，计算该区域的灰度直方图，然后通过下面的函数calcBackProject，计算图像src中每个像素在直方图中的概率，最终的结果在result中，result中每个像素表示该像素在直方图中的概率，我们对得到的结果进行二值化，就得到下边右图的结果。 我们框选了一块白云区域，但从背投影结果中，海浪的边缘在直方图中的概率也很高，这是因为它们的灰度比较相似，如果我们只想白云的位置，最好使用三通道的直方图，然后背投影。 cv::calcBackProject(. 阅读全文

摘要： 在OpenCV中，也可以对三通道的图像，比如BGR，HSV等计算直方图。方法和计算单通道图像直方图相似，下面的代码描述了如何计算一个BGR三通道图像的直方图，需要注意的是，因为是三通道，每个通道取值都是[0,255]，所以bin的数目达到了256*256*256，这时如果使用普通三维矩阵输出直方图结果，需要很大的空间，所以我们通常使用稀疏矩阵来保存输出结果。因为稀疏矩阵只保存非零值，这样可以节省存储空间。int main( int argc, char** argv ) { Mat src, dst; /// 打开图像 src = imread( "../lenn... 阅读全文