使用openCV for python的背投影

Question

我使用openCV for Python，cv2库。我用下面的函数来计算的图像的直方图im_converted

hist = cv2.calcHist([im_converted], channels, None, histSize, ranges,hist, 1) 

其中im_converted加载为类型UINT8的numpy的阵列。

hist似乎被迫成为float32类型的一个numpy数组。当我使用反投影功能时会出现问题。 （注：我标准化直方图s.t np.sum（历史）= 1）

backProj = cv2.calcBackProject([im_converted], channels, hist, ranges,scale); 

该文档是here。 backProj被迫成为一个uint8 numpy数组。

• 如果比例= 1，则backProj = 0
• 如果标度= 255，那么backProj是非零的，但这些值是非常小的。

我的问题是：鉴于类型之间的差异，应该应用的比例因子是多少？没有改变类型的方法吗？ （注意：我试图做hist =零（histSize，dtype = uint8），但这是不成功的，我仍然得到了一个float32直方图。）

Answer 1

这取决于您的图像大小。如果您的图像超过255个像素，那么直方图的uint8数据类型是不够的，因为分箱可能会过度流动。

看来OpenCV的线军队从calcBackProject返回的图像的数据类型是相同的图像中通过。如果你在一个uint8图像通过，但你float32直方图具有超过255个的反投影的图像可能会被裁剪较大的值。

这样做的最明智的办法似乎是保持比例= 1.0，但通过在一个float32图像0​​：

backProj = cv2.calcBackProject([im_converted.astype('float32')], channels, hist, ranges,scale)

另一种方法是在uint8图像通过，但设置比例为255./hist.max()。因此，背投影图像中的255将对应最常用的颜色。