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python - 如何在opencv/python中识别具有特定形状的直方图

coder 2023-08-25 原文

我想在文本和图像部分分割图像(来自杂志)。我的图片中有几个 ROI 的直方图。我将 opencv 与 python (cv2) 结合使用。

我想识别像这样的直方图

http://matplotlib.sourceforge.net/users/image_tutorial-6.png

因为它是文本区域的典型形状。我怎样才能做到这一点？

编辑:感谢您到目前为止的帮助。

我将我从 ROI 获得的直方图与我提供的示例直方图进行了比较:

hist = cv2.calcHist(roi,[0,1], None, [180,256],ranges)
compareValue = cv2.compareHist(hist, samplehist, cv.CV_COMP_CORREL)
print "ROI: {0}, compareValue: {1}".format(i,compareValue)

假设 ROI 0、1、4 和 5 是文本区域，ROI 是图像区域，我得到这样的输出:

  • 投资返回率:0，比较值:1.0
  • ROI:1，compareValue:-0.000195522081574 <--->
  • 投资返回率:2，比较值:0.0612670248952
  • 投资返回率:3，比较值:-0.000517370176887
  • 投资返回率:4，比较值:1.0
  • 投资返回率:5，比较值(value):1.0

如何避免错误分类？对于某些图像，错误分类率约为 30%，这太高了。

(我也尝试使用 CV_COMP_CHISQR、CV_COMP_INTERSECT、CV_COMP_BHATTACHARYY 和 (hist*samplehist).sum() 但它们也提供了错误的比较值)

最佳答案

(如果我误解了问题，请参阅最后的编辑):

如果你想绘制直方图，我已经向 OpenCV 提交了一个 python 示例，你可以从这里获取它:

http://code.opencv.org/projects/opencv/repository/entry/trunk/opencv/samples/python2/hist.py

用于绘制两种直方图。第一个适用于彩色和灰度图像，如下所示:http://opencvpython.blogspot.in/2012/04/drawing-histogram-in-opencv-python.html

第二个专用于灰度图像，与问题中的图像相同。

我将展示第二个及其修改。

考虑如下的完整图像:

我们需要绘制一个直方图，如您所示。检查下面的代码:

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('messi5.jpg')
mask = cv2.imread('mask.png',0)
ret,mask = cv2.threshold(mask,127,255,0)

def hist_lines(im,mask):
    h = np.zeros((300,256,3))
    if len(im.shape)!=2:
        print "hist_lines applicable only for grayscale images"
        #print "so converting image to grayscale for representation"
        im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hist_item = cv2.calcHist([im],[0],mask,[256],[0,255])
    cv2.normalize(hist_item,hist_item,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    hist=np.int32(np.around(hist_item))
    for x,y in enumerate(hist):
        cv2.line(h,(x,0),(x,y),(255,255,255))
    y = np.flipud(h)
    return y

histogram = hist_lines(img,None)

下面是我们得到的直方图。请记住，它是完整图像的直方图。为此，我们为掩码提供了None。

现在我想找到图像某部分的直方图。 OpenCV 直方图函数为此提供了掩码功能。对于普通直方图，您应该将其设置为None。否则你必须指定掩码。

Mask 是一个 8 位图像，其中白色表示该区域应该用于直方图计算，黑色表示不应该。

所以我使用了如下所示的蒙版(使用绘画创建，您必须根据自己的目的创建自己的蒙版)。

我将最后一行代码更改如下:

histogram = hist_lines(img,mask)

现在看看下面的区别:

(请记住，值是标准化的，因此显示的值不是实际像素数，标准化为 255。根据需要更改它。)

编辑:

我想我误解了你的问题。您需要比较直方图，对吗？

如果那是你想要的，你可以使用 cv2.compareHist 函数。

关于this in C++官方有教程.你可以找到它对应的Python code here.

关于python - 如何在opencv/python中识别具有特定形状的直方图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11159493/

定形pythoncodehistopencvhistogram

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