python如何使用numpy实现直方图反向投影-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关python如何使用numpy实现直方图反向投影，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

网站制作、成都做网站的开发，更需要了解用户，从用户角度来建设网站，获得较好的用户体验。创新互联多年互联网经验，见的多，沟通容易、能帮助客户提出的运营建议。作为成都一家网络公司，打造的就是网站建设产品直销的概念。选择创新互联，不只是建站，我们把建站作为产品，不断的更新、完善，让每位来访用户感受到浩方产品的价值服务。

自己加上了后(也不知到这样加对不对)代码和效果如下：

代码：
import cv2
import numpy as np
roi = cv2.imread('./data/rose_red.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#target is the image we search in
target = cv2.imread('./data/rose.jpg')
cv2.imshow('target',target)
hsvt = cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_BGR2HSV)
# Find the histograms using calcHist. Can be done with np.histogram2d also
M = cv2.calcHist([hsv],[0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256] )
print(M)
I = cv2.calcHist([hsvt],[0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256] )
h,s,v = cv2.split(hsvt)
#斜体是自己加上的
R=M/I
print(R.shape)
B = R[h.ravel(),s.ravel()]
print(B)
B = np.minimum(B,1)
print(B)
B = B.reshape(hsvt.shape[:2])
disc = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(9,9))
B=cv2.filter2D(B,-1,disc)
B = np.uint8(B)
cv2.normalize(B,B,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
cv2.imshow('B',B)
ret,thresh = cv2.threshold(B,2,255,0)
cv2.imshow('thresh',thresh)
res = cv2.bitwise_and(target,target,mask=thresh)
cv2.imshow('res',res)
cv2.waitKey(0)

效果：

rose_red.jpg

python如何使用numpy实现直方图反向投影