Sade bir şekilde İngilizce ve calcBackProject

çünkü ben görüntü işleme öğrenmek istiyorum çünkü c ++ ve opencv ile denemeye başladım.

Şimdi, ilk egzersizim calcHist ve calcBackProject ile bir cilt dedektörü oluşturmaktır .

Ama birkaç şeyi anlamıyorum:

• arka projenin istatistiksel yorumu ve neden "arka proje" olarak adlandırıldığı
• hangi aralıkları parametresinin içinde olduğunu oldukça iyi anladım calcBackProject. Ama gerçekten calcHistişlevler aralıkları parametresi ile sıkışmış .
• Daha fazla algılama hassasiyeti için daha iyi düzeyde bir şey kullanmak iyi bir şey olabilir düşünüyorum: hsv her kanal rgb ans her kanal. Ama calcBackProjectayrı rgb ve hsv kanallarının farklı sonuçlarını nasıl birleştirebileceğimi bilmiyorum .

İyi olmayan kavrayışımın bu 2 yöntemle yaptığım teoride eksiklikten kaynaklandığını düşünüyorum (ilk noktaya bakın). Lütfen açık bir şekilde bana açıkla.

OpenCV öğreticilerinde Geri Projeksiyon Nedir

Görüntü histogramı, görüntüdeki piksellerin renk dağılımını (ve parlaklığını) ölçer.

Bir görüntü çekip ilgilenilen bir bölgeyi belirlerseniz, örn. bir elinizi seçin ve o nesnedeki piksellerin histogramını hesaplayın.

Ardından bu histogramı ve ikinci bir görüntüyü alın ve işlemi tersine çevirin - ikinci görüntüde ilkinden histogramla eşleşen pikselleri seçersiniz. Geriye yansıtma adını veren bu ters işlemdir.

Daha sonra, ikinci görüntüdeki görüntünün ilk görüntüdeki bir nesne ile aynı renk dağılımına sahip alanlarının aynı (ya da benzer) nesnenin görüntüsü olduğu varsayımını yaparsınız.