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python - 从直方图曲线中选择最佳值范围

coder 2023-08-24 原文

场景:

我正在尝试跟踪两个不同颜色的物体。一开始，系统会提示用户将第一个彩色物体(比如，可能是红色)放在相机前面的特定位置(在屏幕上用矩形标记)并按任意键，然后我的程序会获取帧的那一部分(ROI) 并分析其中的颜色，以找到要跟踪的颜色。同样对于第二个对象也是如此。然后像往常一样，在 HSV 颜色平面中使用 cv.inRange 函数并跟踪对象。

做了什么:

我获取了要跟踪的对象的 ROI，将其转换为 HSV 并检查了 Hue 直方图。我有两种情况如下:

(这里只有一个主要的中心峰。但在某些情况下，我会得到两个这样的峰，一个较大的峰周围有一些像素簇，第二个峰比第一个峰小，但尺寸很大且簇较小也围绕着它。我现在没有它的示例图像。但它几乎看起来像下面(在油漆中创建))

问题:

如何从这些直方图中获得最佳范围的色相值？

我的意思是，最佳范围可能是 ROI 中大约 80-90% 的像素位于该范围内。

或者有比这更好的方法来跟踪不同颜色的物体吗？

最佳答案

如果我没理解错的话，这里你唯一需要做的就是在图中找到最大值，其中最大值不一定是最高峰，而是密度最大的区域。

这是一个非常简单的不太科学但快速的 O(n) 方法。通过低通滤波器运行直方图。例如。移动平均线。平均值的长度可以假设为 20。在这种情况下，新修改直方图的第 10 个值将是:

mh10 = (h1 + h2 + ... + h20) / 20

其中 h1、h2... 是直方图中的值。下一个值:

mh11 = (h2 + h3 + ... + h21) / 20

使用之前计算的 mh10 可以更容易地计算，方法是删除它的第一个组件并在末尾添加一个新组件:

mh11 = mh10 - h1/20 + h21/20

您唯一的问题是如何处理直方图边缘的数字。您可以将移动平均线的长度缩短到可用的长度，或者您可以在已有的值之前和之后添加值。但无论哪种方式，您都无法处理边缘处的峰值。

最后，当你有这个修改后的直方图时，只得到最大值。这行得通，因为现在直方图中的每个值不仅包含他自己，还包含它的邻居。

一种更复杂的方法是对您的平均值进行加权，例如使用高斯曲线。但这不再是线性的。它将是 O(k*n)，其中 k 是平均值的长度，也是高斯的长度。

关于python - 从直方图曲线中选择最佳值范围，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13111504/

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