OpenCV中Camshitf算法学习
今天上午,结合OpenCV自带的camshitf例程,简单的对camshitf有了一个大致的认识和理解,现总结如下:
1:关于HSV
H指hue(色相)、S指saturation(饱和度)、V指value(色调)。
- 色相(H)是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色名称,如红色、黄色等;
- 饱和度(S)是指色彩的纯度,越高色彩越纯,低则逐渐变灰,取0-100%的数值;
- 明度(V)取0-100%。
RGB 和 CMYK 分别是加法原色和减法原色模型,以原色组合的方式定义颜色,而 HSV 以人类更熟悉的方式封装了关于颜色的信息:“这是什么颜色?深浅如何?明暗如何?”。
更多内容可参考:维基百科
2:关于Camshift算法的实现过程
Camshift的过程主要包含了3个部分:
- Back Projection(反投影)
Camshift的原理是根据关注区域的颜色(hue)的直方图来进行跟踪,所以Back Projection的过程从结果上来将就是得到hue的直方图,或者是颜色的概率分布的。什么叫做Back Projection? Back Projection 就是将hue直方图转换成hue(色彩)概率分布图。具体的步骤分为:
1):将原始RGB图像转换颜色空间到HSV色彩空间上
2):将hsv中的h分量提取出来的
3):计算出指定区域的hue直方图——直方图代表了不同H分量取值出现的概率,或者说可以据此查找出H分量的大小为x时的概率或像素个数,即,得到颜色概率查找表
4):Back Projection过程——将图像中每个像素的值用其颜色出现的概率进行替换,由此得到颜色概率分布图
- MeanShift
1):设置初始化窗口
2):计算这个窗口的重心(xc,yc)
3):将窗口的中心移到重心上面去。(中心就是窗口的矩形两个对角线 的交叉点)
4):重复上面的2和3的步骤,知道最后窗口的位置不再变换为止.
- Camshift
对于Camshift(Continuously Adaptive Mean-Shift)的基本原理是对视频图像的所有帧作MeanShift运行,并将上一帧的结果作为下一帧的初始化初始化窗口,如此迭代就可以进行跟踪了。
3:代码
结合OpenCV自带的camshitf例程,用代码实现camshitf算法过程:
//变量声明
Rect trackWindow;
RotatedRect trackBox;
int hsize = ;
int ch[] = {, };
float hranges[] = {,};
const float* phranges = hranges; Mat image, hsv, hue, mask, hist;//image为摄像头或是用户加载的获得的图片 cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);
inRange(hsv, Scalar(, smin, MIN(_vmin,_vmax)),Scalar(, , MAX(_vmin, _vmax)), mask);
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
mixChannels(&hsv, , &hue, , ch, );
calcHist(&hue, , , mask, hist, , &hsize, &phranges);
normalize(hist, hist, , , CV_MINMAX); calcBackProject(&hue, , , hist, backproj, &phranges);
backproj &= mask;
RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,
TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, , ));
对于该行代码:
inRange(hsv, Scalar(, smin, MIN(_vmin,_vmax)),Scalar(, , MAX(_vmin, _vmax)), mask);
inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间,可以有多通道,mask保存0通道的最小值,也就是h分量;这里利用了hsv的3个通道,比较h,0~180,s,smin~256,v,min(_vmin,_vmax),max(_vmin,_vmax)。如果3个通道都在对应的范围内,则mask对应的那个点的值全为1(0xff),否则为0(0x00).
参考资料:
目标跟踪学习笔记_1(opencv中meanshift和camshift例子的应用)
StevenMeng
2013.10.04
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