python如何使用numpy實(shí)現(xiàn)直方圖反向投影-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python如何使用numpy實(shí)現(xiàn)直方圖反向投影，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站的開發(fā)，更需要了解用戶，從用戶角度來建設(shè)網(wǎng)站，獲得較好的用戶體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)多年互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗(yàn)，見的多，溝通容易、能幫助客戶提出的運(yùn)營建議。作為成都一家網(wǎng)絡(luò)公司，打造的就是網(wǎng)站建設(shè)產(chǎn)品直銷的概念。選擇創(chuàng)新互聯(lián)，不只是建站，我們把建站作為產(chǎn)品，不斷的更新、完善，讓每位來訪用戶感受到浩方產(chǎn)品的價值服務(wù)。

自己加上了后(也不知到這樣加對不對)代碼和效果如下：

代碼：
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)
#斜體是自己加上的
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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