摘要：理論直方圖反向投影用于圖像分割或查找圖像中感興趣的對象簡單來說，它會創建一個與輸入圖像大小相同單個通道的圖像其中每個像素對應于屬于我們對象該像素的概率輸出圖像將使我們感興趣的對象比其余部分更明顯首先，我們創建一個包含我們感興趣對象的圖像的

Histogram - 4 : Histogram Backprojection

直方圖反向投影用于圖像分割或查找圖像中感興趣的對象,簡單來說，它會創建一個與輸入圖像大小相同（單個通道）的圖像,其中每個像素對應于屬于我們對象該像素的概率.輸出圖像將使我們感興趣的對象比其余部分更明顯.

首先，我們創建一個包含我們感興趣對象的圖像的直方圖，對象應盡可能填充圖像以獲得更好的結果，顏色直方圖比灰度直方圖更受青睞，因為對象的顏色比灰度強度更能定義對象，然后我們將這個直方圖“反投影”到我們需要找到對象的測試圖像上.

OpenCV提供了一個內置函數cv.calcBackProject（）。 它的參數與cv.calcHist（）函數幾乎相同. 此外，在傳遞給backproject函數之前，應該對象直方圖進行標準化. 它返回概率圖像,然后我們將圖像與內核卷積并應用閾值.
代碼：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# roi是我們需要找到的對象或區域
roi = cv2.imread("img_roi.png")
hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# target是我們搜索的圖像
target = cv2.imread("img.jpg")
hsvt = cv2.cvtColor(target, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 計算對象的直方圖
roihist = cv2.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

# 標準化直方圖，并應用投影
cv2.normalize(roihist, roihist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
dst = cv2.calcBackProject([hsvt], [0,1], roihist, [0,180,0,256], 1)

# 與磁盤內核進行卷積
disc = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5))
cv2.filter2D(dst, -1, disc, dst)

# 閾值、二進制按位和操作
ret, thresh = cv2.threshold(dst, 50, 255, 0)
thresh = cv2.merge((thresh, thresh, thresh))
res = cv2.bitwise_and(target, thresh)

res = np.vstack((target, thresh, res))
cv2.imshow("res", res)
cv2.waitKey()

原圖：

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結果：