히스토그램 역투영(Histogram backprojection)

영상의 각 픽셀이 주어진 히스토그램 모델에 얼마나 일치하는지를 검사하는 방법으로 임의의 색상 영역을 검출할 때 효과적이다.

#OpenCV 히스토그램 역투영 함수

/*
images : 입력 영상 리스트
channels : 역투영 계산에 사용할 채널 번호 리스트
hist : 입력 히스토그램 (numpy.ndarray)
ranges : 히스토그램 각 차원의 최솟값과 최댓값으로 구성된 리스트
sclae : 출력 역투영 행렬에 추가적으로 곱할 값
dst : 출력 역투영 영상. 입력 영상과 동일 크기, cv2.CV_8U.
*/
cv2.clacBackProject(images, channels, hist, ranges, scale, dst=None) -> dst

 

backproj1.py 예제 소스

import sys
import numpy as np
import cv2


# 입력 영상에서 ROI를 지정하고, 히스토그램 계산

src = cv2.imread('cropland.png')

if src is None:
    print('Image load failed!')
    sys.exit()

x, y, w, h = cv2.selectROI(src)

src_ycrcb = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
crop = src_ycrcb[y:y+h, x:x+w]

channels = [1, 2]
cr_bins = 128
cb_bins = 128
histSize = [cr_bins, cb_bins]
cr_range = [0, 256]
cb_range = [0, 256]
ranges = cr_range + cb_range

hist = cv2.calcHist([crop], channels, None, histSize, ranges)
hist_norm = cv2.normalize(cv2.log(hist+1), None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

# 입력 영상 전체에 대해 히스토그램 역투영

backproj = cv2.calcBackProject([src_ycrcb], channels, hist, ranges, 1)
dst = cv2.copyTo(src, backproj)

cv2.imshow('backproj', backproj)
cv2.imshow('hist_norm', hist_norm)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()