#ifndef HISTOGRAM_H_
#define HISTOGRAM_H_
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>
#include<iostream>
#include <vector> using namespace std;
using namespace cv; class Histogram1D
{
private:
int histSize[1];
float hranges[2];
const float *ranges[1];
int channels[1];
public:
Histogram1D();
cv::MatND getHistogram(const cv::Mat &image);
cv::Mat getHistogramImage(const cv::Mat &image);
cv::Mat applyLookUp(const cv::Mat &image,const cv::Mat &lookup);
cv::Mat stretch(const cv::Mat &image,int minValue=0);
cv::Mat equalize(const cv::Mat &image);
cv::Mat calcBack(const cv::Mat &image,const cv::MatND hist);
cv::Mat threShold(const cv::Mat &image);
}; #endif /* HISTOGRAM_H_ */
#include"Histogram1D.h"
Histogram1D::Histogram1D()
{
histSize[0]=256;
hranges[0]=0.0;
hranges[1]=255.0;
ranges[0]=hranges;
channels[0]=0;
};
cv::MatND Histogram1D::getHistogram(const cv::Mat &image)
{
cv::MatND hist;
cv::calcHist(&image,1,channels,cv::Mat(),hist,1,histSize,ranges);
return hist;
};
cv::Mat Histogram1D::getHistogramImage(const cv::Mat &image)
{
cv::MatND hist=getHistogram(image);
double maxVal=0;
double minVal=0;
cv::minMaxLoc(hist,&minVal,&maxVal,0,0);
cv::Mat histImg(histSize[0],histSize[0],CV_8U,cv::Scalar(255));
int hpt=static_cast<int>(0.9*histSize[0]);
for(int h=0;h<histSize[0];h++)
{
float binVal=hist.at<float>(h);
int intensity=static_cast<int>(binVal*hpt/maxVal);
cv::line(histImg,cv::Point(h,histSize[0]),cv::Point(h,histSize[0]-intensity),cv::Scalar::all(0));
}
return histImg;
};
cv::Mat Histogram1D::applyLookUp(const cv::Mat &image,const cv::Mat &lookup)
{
cv::Mat result;
cv::LUT(image,lookup,result);
return result;
}
cv::Mat Histogram1D::stretch(const cv::Mat &image,int minValue)
{
cv::MatND hist=getHistogram(image);
int imin=0;
for(;imin<histSize[0];imin++)
{
std::cout<<hist.at<float>(imin)<<std::endl;
if(hist.at<float>(imin)>minValue)
break;
}
int imax=histSize[0]-1;
for(;imax>=0;imax--)
{
if(hist.at<float>(imax)>minValue)
break;
}
int dim(256);
cv::Mat lookup(1,&dim,CV_8U);
for(int i=0;i<256;i++)
{
if(i<imin)lookup.at<uchar>(i)=0;
else if(i>imax)lookup.at<uchar>(i)=255;
else lookup.at<uchar>(i)=static_cast<uchar>(255.0*(i-imin)/(imax-imin)+0.5);
}
cv::Mat result;
result=applyLookUp(image,lookup);
return result;
}
cv::Mat Histogram1D::equalize(const cv::Mat &image)
{
cv::Mat result;
cv::equalizeHist(image,result);
return result;
}
cv::Mat Histogram1D::calcBack(const cv::Mat &image,const cv::MatND hist)
{
cv::Mat result;
cv::calcBackProject(&image,1,channels,hist,result,ranges,255.0);
return result;
}
cv::Mat Histogram1D::threShold(const cv::Mat &image)
{
cv::Mat thresholded;
cv::threshold(image,thresholded,0,255,cv::THRESH_BINARY);
return thresholded;
}
#include"Histogram1D.h" int main()
{
cv::Mat image=cv::imread("d:\\test\\opencv\\waves.jpg",0);
if( !image.data ) exit(0);
cv::Mat imageROI;
imageROI=image(cv::Rect(360,55,40,50)); cv::Mat back;
cv::Mat result; Histogram1D h;
cv::MatND hist=h.getHistogram(imageROI); namedWindow("hist");
imshow("hist",h.getHistogramImage(imageROI)); cv::normalize(hist,hist,1.0);
back=h.calcBack(image,hist);
result=h.threShold(back); namedWindow("Backprojection");
imshow("Backprojection",back); namedWindow("Detection Result");
imshow("Detection Result",result); waitKey(0);
return 0;
}

opencv2反投影直方图以检測特定的图像内容的更多相关文章

  1. 利用opencv中的级联分类器进行人脸检測-opencv学习(1)

    OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).注意,新版本号的C++接口除了Haar特征以外 ...

  2. Viola-Jones人脸检測

    OpenCV中有一个基于树的技术:Haar分类器,它建立了boost筛选式级联. 它能够识别出人脸和其它刚性物体. 对于检測"基本刚性"的物体(脸,汽车,自行车,人体等)这类识别任 ...

  3. OpenCV2马拉松第22圈——Hough变换直线检測原理与实现

    计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27220445 收入囊中 Hough变换 概率Ho ...

  4. OpenCV2马拉松第14圈——边缘检測(Sobel,prewitt,roberts)

    收入囊中 差分在边缘检測的角色 Sobel算子 OpenCV sobel函数 OpenCV Scharr函数 prewitt算子 Roberts算子 葵花宝典 差分在边缘检測究竟有什么用呢?先看以下的 ...

  5. openCV2马拉松第19圈——Harris角点检測(自己实现)

    计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/26824529 收入囊中 使用OpenCV的con ...

  6. OpenCV2马拉松第15圈——边缘检測(Laplace算子,LOG算子)

    收入囊中 拉普拉斯算子 LOG算子(高斯拉普拉斯算子) OpenCV Laplacian函数 构建自己的拉普拉斯算子 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化 葵花宝典 在OpenCV2马拉松第14圈--边缘检 ...

  7. OpenCV2马拉松第17圈——边缘检測(Canny边缘检測)

    计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g 收入囊中 利用OpenCV Canny函数进行边缘检測 掌握Canny算法基本理论 ...

  8. OpenCV特征点检測------Surf(特征点篇)

    Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                              ...

  9. 【OpenCV新手教程之十二】OpenCV边缘检測:Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑

    本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨) ...

随机推荐

  1. grunt与requirejs结合使用

    // 多个js压缩成一个js // Project configuration. module.exports = function(grunt) { // 使用严格模式 'use strict'; ...

  2. Ubuntu14.04使用root登陆帐户

    http://jingyan.baidu.com/article/27fa73268144f346f8271f83.html 1.输入sudo gedit /usr/share/lightdm/lig ...

  3. [uiautomator篇][11]wifi

    package com.softwinner.network.wifi; import android.content.Context; import android.content.Intent; ...

  4. 如何解决 错误code signing is required for product type 'xxxxx' in SDK 'iOS 8.2'

    如何解决 错误code signing is required for product type 'xxxxx' in SDK 'iOS 8.2' 大家在做真机调试的时候,或许会遇到这样的问题,那如何 ...

  5. [UOJ#219][BZOJ4650][Noi2016]优秀的拆分

    [UOJ#219][BZOJ4650][Noi2016]优秀的拆分 试题描述 如果一个字符串可以被拆分为 AABBAABB 的形式,其中 A 和 B 是任意非空字符串,则我们称该字符串的这种拆分是优秀 ...

  6. BZOJ 1009 [HNOI2008]GT考试 ——矩阵乘法 KMP

    先用KMP处理所有的转移,或者直接暴力也可以. 然后矩阵快速幂即可. #include <cstdio> #include <cstring> #include <ios ...

  7. BZOJ 1933 [Shoi2007]Bookcase 书柜的尺寸 ——动态规划

    状态设计的方法很巧妙,六个值 h1,h2,h3,t1,t2,t3,我们发现t1,t2,t3可以通过前缀和优化掉一维. 然后考虑把h留下还是t留下,如果留下h显然t是会发生改变的,一个int存不下. 如 ...

  8. spring之lazy-init

    lazy-init:延迟实例化 ApplicationContext实现的默认行为就是在启动服务器时将所有singleton bean提前进行实例化.提前实例化意味着作为初始化过程的一部分,appli ...

  9. P1026 统计单词个数 (动态规划)

    题目描述 给出一个长度不超过200的由小写英文字母组成的字母串(约定;该字串以每行20个字母的方式输入,且保证每行一定为20个).要求将此字母串分成k份(1<k<=40),且每份中包含的单 ...

  10. 安装ubuntu 12.04 后遇到的问题

    我的笔记本是08年的戴尔,比较老的机子了.给本本安装ubuntu/windows8双系统后,ubuntu系统中出现了一些问题,在网上搜寻许多解决方法,管用的就分享一下,顺便做一下记录,免得下次自己又不 ...