OpenCV中Camshitf算法学习

今天上午，结合OpenCV自带的camshitf例程，简单的对camshitf有了一个大体的认识和理解，现总结以下：

1：关于HSV

H指hue（色相）、S指saturation（饱和度）、V指value(色调)。

• 色相（H）是色彩的基本属性，就是日常所说的颜色名称，如红色、黄色等；
• 饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值；
• 明度（V）取0-100%。

RGB 和 CMYK 分别是加法原色和减法原色模型，以原色组合的方式定义颜色，而 HSV 以人类更熟悉的方式封装了关于颜色的信息：“这是什么颜色？深浅如何？明暗如何？”。

更多内容可参考：维基百科

2：关于Camshift算法的实现过程

Camshift的过程主要包含了3个部分：

• Back Projection(反投影)

Camshift的原理是根据关注区域的颜色(hue)的直方图来进行跟踪，因此Back Projection的过程从结果上来将就是获得hue的直方图，或者是颜色的几率分布的。什么叫作Back Projection？ Back Projection 就是将hue直方图转换成hue(色彩)几率分布图。具体的步骤分为：
1）:将原始RGB图像转换颜色空间到HSV色彩空间上
2）:将hsv中的h份量提取出来的
3）:计算出指定区域的hue直方图——直方图表明了不一样H份量取值出现的几率，或者说能够据此查找出H份量的大小为x时的几率或像素个数，即，获得颜色几率查找表

4）:Back Projection过程——将图像中每一个像素的值用其颜色出现的几率进行替换，由此获得颜色几率分布图

• MeanShift

1）:设置初始化窗口
2）:计算这个窗口的重心(xc,yc)
3）:将窗口的中心移到重心上面去。(中心就是窗口的矩形两个对角线 的交叉点)
4）:重复上面的2和3的步骤，知道最后窗口的位置再也不变换为止.

• Camshift

对于Camshift(Continuously Adaptive Mean-Shift)的基本原理是对视频图像的全部帧做MeanShift运行，并将上一帧的结果做为下一帧的初始化初始化窗口，如此迭代就能够进行跟踪了。

3：代码

结合OpenCV自带的camshitf例程，用代码实现camshitf算法过程：

 1 //变量声明
 2 Rect trackWindow;
 3 RotatedRect trackBox;    
 4 int hsize = 16;
 5 int ch[] = {0, 0};
 6 float hranges[] = {0,180};
 7 const float* phranges = hranges;
 8 
 9 Mat image, hsv, hue, mask, hist;//image为摄像头或是用户加载的得到的图片
10 
11 cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);
12 inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);
13 hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
14 mixChannels(&hsv, 1, &hue, 1, ch, 1);
15 calcHist(&hue, 1, 0, mask, hist, 1, &hsize, &phranges);
16 normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX);
17 
18 calcBackProject(&hue, 1, 0, hist, backproj, &phranges);
19 backproj &= mask;
20 RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow,
21                        TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 ));

对于该行代码：

1 inRange(hsv, Scalar(0, smin, MIN(_vmin,_vmax)),Scalar(180, 256, MAX(_vmin, _vmax)), mask);

inRange函数的功能是检查输入数组每一个元素大小是否在2个给定数值之间，能够有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h份量；这里利用了hsv的3个通道，比较h,0~180,s,smin~256,v,min(_vmin,_vmax),max(_vmin,_vmax)。若是3个通道都在对应的范围内，则mask对应的那个点的值全为1(0xff)，不然为0(0x00).

参考资料：

目标跟踪学习笔记_1(opencv中meanshift和camshift例子的应用)

Opencv Camshift学习总结

camShift跟踪算法介绍

 

StevenMeng 

2013.10.04