反向投影（BackProjection）

如果一幅图像的区域中显示的是一种结构纹理或者一个独特的物体，那么这个区域的直方图可以看作一个概率函数，他给的是某个像素属于该纹理或物体的概率。

所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找测试图像中存在的该特征。

利用Hue直方图解释反向投影原理：

1、获取测试图像中每个像素的hue数据 hi,j，并找到 h_i,j 在hue直方图中的bin的位置。

2、查询hue直方图中对应bin的数值。

3、将该数值存储在新的图像中（BackProjection），也可以先归一化hue直方图数值到0-255范围，这样可以直接显示BackProjection图像（单通道图像）。

4、通过对测试图像每个像素采取以上步骤，可以得到最终的BackProjection图像。

代码如下：

backprojection.h

#ifndef BACKPROJECTION_H
#define BACKPROJECTION_H

#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>

//全局函数/////////////////////////////////
void hist_and_backprojection(int, void* );


#endif // BACKPROJECTION_H

backprojection.cpp

#include "backprojection.h"

extern cv::Mat src, hsv, hue;
extern int bins;

void hist_and_backprojection(int, void* )
{
    cv::MatND hist;
    //直方图bin的数目大小
    int histSize = cv::max(bins, 2);
    float hue_range[] = {0, 180};
    const float *ranges = { hue_range };

    //计算直方图并归一化
    cv::calcHist(&hue,
                 1,              //图像数量
                 0,              //通道数
                 cv::Mat(),      //不使用掩膜
                 hist,
                 1,              //直方图维度
                 &histSize,      //每一维直方图bin的数目
                 &ranges,        //每一维直方图的范围
                 true,
                 false
                 );
    //将直方图bin的数值归一化到0-255，可方便直接显示反向投影图
    cv::normalize(hist, hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX, -1, cv::Mat());

    //计算反向投影
    cv::MatND backproj;
    cv::calcBackProject(&hue,
                        1,               //源图像的数目
                        0,               //用于计算反向投影值的通道列表
                        hist,            //输入直方图
                        backproj,        //单通道反向投影图像
                        &ranges,         //每一维直方图bin的范围
                        1,
                        true);

    //显示反向投影图
    cv::namedWindow("BackProjection");
    cv::imshow("BackProjection", backproj);

    //显示直方图
    int w = 400, h = 400;
    int bin_w = cvRound((double)w / histSize);
    cv::Mat histImg = cv::Mat::zeros( w, h, CV_8UC3 );

    for(int i = 0; i < bins; i++)
    {
        cv::rectangle(histImg,
                      cv::Point(i*bin_w, h),
                      cv::Point((i+1)*bin_w, h - cvRound(hist.at<float>(i) * h / 255.0) ),
                      cv::Scalar(0, 0, 255),
                      -1);
    }
    cv::namedWindow("Histogram");
    cv::imshow("Histogram", histImg);
}

main.cpp

#include <QtCore/QCoreApplication>
#include "backprojection.h"

//全局变量/////////////////////////////////
cv::Mat src, hsv, hue;
int bins = 25;

int main(int argc, char *argv[])
{
//    QCoreApplication a(argc, argv);
//    return a.exec();

    src = cv::imread("../image/HandIndoorColor.jpg", 1);

    //转换到HSV
    cv::cvtColor(src, hsv, cv::COLOR_RGB2HSV);

    cv::namedWindow("hsvImg");
    cv::imshow("hsvImg", hsv);

    //分离Hue通道(即色相通道)
    hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
    int ch[] = {0, 0};
    cv::mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);

    //创建Trackbar来输入bin的数目
    const char *window_image = "Source image";
    cv::namedWindow(window_image, cv::WINDOW_AUTOSIZE);
    cv::createTrackbar("* Hue bins: ",window_image, &bins, 180,
                       hist_and_backprojection                   //回调函数
                       );
    hist_and_backprojection(0, 0);

    cv::imshow(window_image, src);

    //等待用户反应
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果图：

滑动条用于调节直方图bin的数目。

HSV颜色空间图像：

调节不同bin的数目对应的Hue直方图：

调节不同bin的数目对应的反向投影（BackProjection）图像：