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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
rose.jpg
result:
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