当前位置: 首页 > news >正文

直方图反向投影(Histogram Backprojection)

  直方图反向投影(Histogram Backprojection)是一种在计算机视觉中用于对象检测和图像分割的技术。它的原理基于图像的颜色分布,允许我们在一幅图像中找到与给定对象颜色分布相匹配的区域。这个技术常常用于图像中的目标跟踪、物体识别和图像分割等任务。
  原理:
  直方图反向投影的原理基于以下概念:我们首先要建立一个“目标颜色模型”的直方图,该直方图描述了我们希望检测的对象的颜色分布。然后,我们将这个目标颜色模型与输入图像进行比较,为输入图像的每个像素分配一个分数,以表示该像素属于目标对象的可能性。得分较高的像素被认为更可能属于目标对象。
  数学公式:
  直方图反向投影的数学公式如下:
backProj ( x , y ) = histModel ( I ( x , y ) ) \text{backProj}(x,y) = \text{histModel}(I(x,y)) backProj(x,y)=histModel(I(x,y))
其中:

  • backProj ( x , y ) \text{backProj}(x, y) backProj(x,y) 表示在坐标 ( x , y ) (x, y) (x,y)处的反向投影值。
  • histModel \text{histModel} histModel 是目标颜色模型的直方图。
  • I ( x , y ) I(x, y) I(x,y) 表示输入图像中的像素值。
      适用场景:
      直方图反向投影适用于需要根据对象的颜色分布来检测和分割目标的情况。例如,在图像中寻找具有特定颜色或颜色分布的对象,或者用于跟踪运动对象时,可以使用直方图反向投影来提高目标检测的精确性。
      以下是使用Python的OpenCV库进行直方图反向投影的示例代码:
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef Histogram_Backprojection(image):img=cv2.imread(image)if img is None:print('Unable to load image!')else:# 定义目标对象的区域(在这个例子中,我们使用一个矩形区域)(x1,y1)=(60,30)(x2,y2)=(120,60)roi=img[y1:y2,x1:x2]# 将目标对象的颜色模型转换为HSV颜色空间roi_hsv=cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2HSV)# 计算目标对象的颜色直方图hist = cv2.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])# 归一化直方图cv2.normalize(hist, hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)# 计算图像的反向投影backProj = cv2.calcBackProject([img], [0, 1], hist, [0, 180, 0, 256], 1)plt.figure(figsize=(6, 4))plt.subplot(121), plt.title('Original image'), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(122), plt.title('backProj image'), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(backProj, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.tight_layout()plt.show()
imgfile1='./Images/cat.jpg'
Histogram_Backprojection(imgfile1)

  在这个示例中,我们首先从输入图像中选择了一个感兴趣的区域(ROI),然后将其转换为HSV颜色空间。接下来,计算了目标对象的颜色直方图,并将其归一化。最后,使用cv2.calcBackProject函数计算了输入图像的反向投影,以显示目标对象可能存在的区域。

相关文章:

直方图反向投影(Histogram Backprojection)

直方图反向投影(Histogram Backprojection)是一种在计算机视觉中用于对象检测和图像分割的技术。它的原理基于图像的颜色分布,允许我们在一幅图像中找到与给定对象颜色分布相匹配的区域。这个技术常常用于图像中的目标跟踪、物体识别和图像分…...

day32 泛型 数据结构 List

一、泛型 概述 JDK1.5同时推出了两个和集合相关的特性:增强for循环,泛型 泛型可以修饰泛型类中的属性,方法返回值,方法参数, 构造函数的参数 Java提供的泛型类/接口 Collection, List, Set,Iterator 等 …...

DW-AHB Central DMAC

文章目录 AHB Central DMAC —— Design Ware AHB Central DMAC —— Design Ware AHB(Adavenced High-performace BUS) Central DMAC(Direct Memory Access Controller) : 一个高性能总线系统。 作用:在嵌入式系统种连接高速设备,如处理器内存&#x…...

JavaScript设计模式(四)——策略模式、代理模式、观察者模式

个人简介 👀个人主页: 前端杂货铺 🙋‍♂️学习方向: 主攻前端方向,正逐渐往全干发展 📃个人状态: 研发工程师,现效力于中国工业软件事业 🚀人生格言: 积跬步…...

JS画布的基本使用

直线 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset"utf-8"> <title></title> <style> #myname{ border: 1px solid red; /* background: linear-gradient(to righ…...

c++ set/multiset

set/multiset 集合&#xff0c;一个单个&#xff0c;一个多个(multi)。两个库都是"set"。 https://blog.csdn.net/fckbb/article/details/130917681 对象创建 set(const Pred& compPred()&#xff0c;const A& alA()):创建空集合。set(const set& x):…...

多线程与高并发——并发编程(4)

文章目录 四、阻塞队列1 基础概念1.1 生产者消费者概念1.2 JUC阻塞队列的存取方法2 ArrayBlockingQueue2.1 ArrayBlockingQueue的基本使用2.2 生产者方法实现原理2.2.1 ArrayBlockingQueue的常见属性2.2.2 add方法2.2.3 offer方法2.2.4 offer(time,unit)方法2.2.5 put方法2.3 消…...

设计模式之建造者模式

文章目录 盖房项目需求传统方式解决盖房需求传统方式的问题分析建造者模式概述是建造者模式的四个角色建造者模式原理类图建造者模式的注意事项和细节 盖房项目需求 需要建房子&#xff1a;这一过程为打桩、砌墙、封顶房子有各种各样的&#xff0c;比如普通房&#xff0c;高楼…...

源码编译安装opencv4.6.0,别的版本也行

1.下载opencv4.6.0 系统: ubuntu 1804 64位点我下载opencv 4.6.0 https://codeload.github.com/opencv/opencv/zip/refs/tags/4.6.0 指令下载 推荐: wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.6.0.zip wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/…...

【MongoDB】Springboot中MongoDB简单使用

1. docker安装MongoDB 拉取镜像 docker pull mongo创建容器 docker run -di --name mongo-service --restartalways -p 27017:27017 -v ~/data/mongodata:/data mongo2. 导入依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactI…...

Python 面试:单元测试unit testing 使用pytest

1. 对于函数进行单元测试 calc.py def add(x, y):"""Add Function"""return x ydef subtract(x, y):"""Subtract Function"""return x - ydef multiply(x, y):"""Multiply Function""…...

螺旋矩阵、旋转矩阵、矩阵Z字打印

螺旋矩阵 #include <iostream> #include <vector> void display(std::vector<std::vector<int>>&nums){for(int i 0; i < nums.size(); i){for(int j 0; j < nums[0].size(); j){std::cout<<nums[i][j]<< ;}std::cout<<…...

Seaborn绘制热力图的子图

Seaborn绘制热力图的子图 提示&#xff1a;如何绘制三张子图 绘制的时候&#xff0c;会出现如下问题 &#xff08;1&#xff09;如何绘制1*3的子图 &#xff08;2&#xff09;三个显示条&#xff0c;如何只显示最后一个 提示&#xff1a;下面就展示详细步骤 Seaborn绘制热力…...

C++二级题目4

小白鼠再排队 不会 多余的数 #include<iostream> #include<string.h> #include<stdio.h> #include<iomanip> #include<cmath> #include<bits/stdc.h> int a[2000][2000]; int b[2000]; char c[2000]; long long n; using namespace std; i…...

Tomcat 部署时 war 和 war exploded区别

在 Tomcat 调试部署的时候&#xff0c;我们通常会看到有下面 2 个选项。 是选择war还是war exploded 这里首先看一下他们两个的区别&#xff1a; war 模式&#xff1a;将WEB工程以包的形式上传到服务器 &#xff1b;war exploded 模式&#xff1a;将WEB工程以当前文件夹的位置…...

Delphi IdTcpServer IdTcpClient 传输简单文本

Delphi IdTcpServer IdTcpClient 传输简单文本 已经很久敲代码了&#xff0c;想找一段直接Delphi11 TCP简单文本传输&#xff0c;费劲&#xff01;FStringStream 、FStrStream &#xff1a; FStringStream:TStringStream.Create(,TEncoding.UTF8); 已经很久敲代码了&#xff0c…...

界面控件Telerik UI for WPF——Windows 11主题精简模式提升应用体验

Telerik UI for WPF拥有超过100个控件来创建美观、高性能的桌面应用程序&#xff0c;同时还能快速构建企业级办公WPF应用程序。Telerik UI for WPF支持MVVM、触摸等&#xff0c;创建的应用程序可靠且结构良好&#xff0c;非常容易维护&#xff0c;其直观的API将无缝地集成Visua…...

PoseC3D 基于人体姿态的动作识别新范式

摘要1. Introduction2. Related Work动作识别 3D-CNN基于骨架的动作识别 GCN基于骨骼的动作识别 2D-CNN3. Framework3.1. Good Practice for Pose Extraction3.2. From 2D Poses to 3D Heatmap Volumes3.3 基于骨骼的动作识别 3D-CNNPose-SlowOnlyRGBPose-SlowFast4. Experimen…...

html2canvas 截图空白 或出现toDataURL‘ on ‘HTMLCanvasElement或img标签没截下来 的所有解决办法

1.如果截图空白&#xff1a; 1.1以下的参数是必须要有的。 width: shareContent.offsetWidth, //设置canvas尺寸与所截图尺寸相同&#xff0c;防止白边height: shareContent.offsetHeight, //防止白边logging: true,useCORS: true,x:0,y:0,2&#xff0c;如果出现了报错 toData…...

Eclipse错误提示: Symbol ‘xxxx‘ could not be resolved

问题现象&#xff1a; 调试FPGA时&#xff0c;如果在qsys中增加新的内容&#xff0c;到nios中编译的时候就会提示找不到宏定义。 而这些宏定义都是在system.h这个头文件中的&#xff0c;原来的宏定义都能找到&#xff0c;就是新增的找不到&#xff0c;这个应该和头文件路径没有…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)

服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...

Redis数据倾斜问题解决

Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中&#xff0c;部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点&#xff0c;导致这些节点负载过高&#xff0c;影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3

ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...

Windows安装Miniconda

一、下载 https://www.anaconda.com/download/success 二、安装 三、配置镜像源 Anaconda/Miniconda pip 配置清华镜像源_anaconda配置清华源-CSDN博客 四、常用操作命令 Anaconda/Miniconda 基本操作命令_miniconda创建环境命令-CSDN博客...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案

在大数据时代&#xff0c;海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构&#xff0c;在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而&#xff0c;随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂&#xff0c;传统…...

9-Oracle 23 ai Vector Search 特性 知识准备

很多小伙伴是不是参加了 免费认证课程&#xff08;限时至2025/5/15&#xff09; Oracle AI Vector Search 1Z0-184-25考试&#xff0c;都顺利拿到certified了没。 各行各业的AI 大模型的到来&#xff0c;传统的数据库中的SQL还能不能打&#xff0c;结构化和非结构的话数据如何和…...

GAN模式奔溃的探讨论文综述(一)

简介 简介:今天带来一篇关于GAN的,对于模式奔溃的一个探讨的一个问题,帮助大家更好的解决训练中遇到的一个难题。 论文题目:An in-depth review and analysis of mode collapse in GAN 期刊:Machine Learning 链接:...

RabbitMQ 各类交换机

为什么要用交换机&#xff1f; 交换机用来路由消息。如果直发队列&#xff0c;这个消息就被处理消失了&#xff0c;那别的队列也需要这个消息怎么办&#xff1f;那就要用到交换机 交换机类型 1&#xff0c;fanout&#xff1a;广播 特点 广播所有消息​​&#xff1a;将消息…...