calcBackProject

对于检测特定区域,用反向投影直方图可以识别

void cv::calcBackProject

( const Mat * images, int nimages,

const int * channels,
InputArray hist,
OutputArray backProject,
const float ** ranges,
double scale = 1,
bool uniform = true
)

const Mat* images:输入图像,图像深度必须位CV_8U,CV_16U或CV_32F中的一种,尺寸相同,每一幅图像都可以有任意的通道数
int nimages:输入图像的数量
const int* channels:用于计算反向投影的通道列表,通道数必须与直方图维度相匹配,第一个数组的通道是从0到image[0].channels()-1,第二个数组通道从图像image[0].channels()到image[0].channels()+image[1].channels()-1计数
InputArray hist:输入的直方图,直方图的bin可以是密集(dense)或稀疏(sparse)
OutputArray backProject:目标反向投影输出图像,是一个单通道图像,与原图像有相同的尺寸和深度
const float ranges**:直方图中每个维度bin的取值范围
double scale=1:可选输出反向投影的比例因子
bool uniform=true:直方图是否均匀分布(uniform)的标识符,有默认值true

返回原图,颜色暗的是低概率,亮的是大概率

使用统计学的语言,BackProjection中存储的数值代表了测试图像中该像素属于皮肤区域的概率。以上图为例,亮的区域是皮肤区域的可能性更大,而暗的区域则表示更低的可能性。

原文地址:https://www.cnblogs.com/KAVEI/p/14689666.html