本文介绍了python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现，分享给大家，具体如下：

2月20日至25日，全球三大主要国际航展之一——新加坡航空展在樟宜会展中心举行，吸引了来自50多个国家和地区的1000多家公司参展。本次展览设中国国家展馆，40家中国企业展示了旗舰产品。其中，引人瞩目的是，中国2架国产大型客机C919和3架支线飞机ARJ21次亮相，通过馆内模型展览、室外静态展示和飞行表演等多种方式，向公众呈现中国商用飞机发展的阶段成果。作为中国款按照国际通行适航标准自行研制、具有自主知识产权的喷气式干线客机，C919的海外秀展示了中国航空工业的实力和巨大发展潜力。此次中国国产商用飞机C919和ARJ21次在海外“组团”亮相，引发不少外媒关注。

近日，小侨注意到，多家航司相继发布国际航线复航、新开计划。近期有出游计划的小伙伴们快来一起看看吧！

它用于图像分割或寻找图像中感兴趣的对象。简单地说，它创建一个与我们的输入图像相同大小（但单通道）的图像，其中每个像素对应于属于我们对象的像素的概率。输出图像将使我们感兴趣的对象比其余部分更白。

该怎么做呢？我们创建一个图像的直方图，其中包含我们感兴趣的对象。为了得到更好的结果，对象应该尽可能地填充图像。而颜色直方图比灰度直方图更受青睐，因为对象的颜色比灰度强度更能定义对象。然后，我们在我们的测试图像上“反向投射”这个直方图，我们需要找到这个对象，换句话说，我们计算每个像素的概率，设备保温施工并显示它。在适当的阈值上产生的输出结果使我们得到了一个单独的结果。

Numpy中的算法

1、先，我们需要计算我们需要找到的对象的颜色直方图(让它为'M')和我们将要搜索的图像(让它为'I')。

2、找到比率 R=M/I。然后背面投射R ，使用R作为调色板，并创建一个新的图像，每个像素作为其对应的目标概率。B(x,y) = R[h(x,y),s(x,y)]，其中h是（x，y）坐标像素的色调，s是饱和度。之后，B(x,y)=min[B(x,y),1]

3、应用一个圆盘卷积，B = D * B，其中D是圆盘内核

4、现在，大强度的位置给了我们物体的位置。如果我们期望图像中有一个区域，给出一个适的阈值会有一个很好的结果。

OpenCV中的投影

OpenCV提供一个内置的函数cv.calcbackproject()。它的参数几乎与cv.calcHist()函数相同。它的一个参数是直方图，它是这个对象的直方图，我们须找到它。另外，在传递给backproject函数之前，对象的直方图应该是标准化的。它返回概率图像。然后，我们将图像与磁盘内核进行卷积，并应用阈值。下面是我的代码和输出：

下面是一个例子。使用蓝色矩形中的区域作为示例对象，提取想提取全部内容。

关于这两种技术的原理可以参考我上面贴的链接，下面是示例的代码：

0x01. 绘制直方图

0x02. 反向投影

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。