openCV中meanshift算法查找目标的实现
目录
- 一、简介
- 二、实现过程
- 1、设定感兴趣的区域
- 2、获取脸部直方图并做归一化
- 3、反向投影,用meanshift查找目标
- 三、其他实验结果
- 四、部分原理补充
- 五、完整代码
一、简介
图像直方图的反向投影是一个概率分布图,表示一个指定图像片段出现在特定位置的概率。当我们已知图像中某个物体的大体位置时,可以通过概率分布图找到物体在另一张图像中的准确位置。我们可以设定一个初始位置,在其周围反复移动来提高局部匹配概率,从而找到物体的准确位置,这个实现过程叫做均值平移算法。
二、实现过程
因为人物的面部特征相对于其他位置更明显,本次实验主要应用于人物的面部识别。
1、设定感兴趣的区域
感兴趣区域的设定有两种方式,一种是已知图片人物脸部位置的像素坐标,通过设定矩形框来定位到人物脸部位置,另一种是使用opencv自带的selectROI函数,手动框选自己感兴趣的位置。
2、获取脸部直方图并做归一化
设置一个ColorHistogram类增加一个获取色调直方图的函数getHueHistogram。此函数包含将图像转换成HSV色彩空间,屏蔽低饱和度的像素(可能用到,也可能用不到),计算图像直方图。
cv::Mat getHueHistogram(const cv::Mat &image2, int minSaturation = 0) { cv::Mat hist; //转换成HSV色彩空间 cv::Mat hsv; cv::cvtColor(image2, hsv, CV_BGR2HSV); //cv::imshow("hsv", hsv); //掩码(可能用的到也可能用不到) cv::Mat mask; if (minSaturation > 0) { std::vector<cv::Mat>v; cv::split(hsv, v); //将3个通道分割进3幅图像 cv::threshold(v[1], mask, minSaturation, 255, cv::THRESH_BINARY);//屏蔽低饱和度的像素 } //准备一维色调直方图的参数 hranges[0] = 0.0; hranges[1] = 180.0; //范围是0~180 channels[0] = 0; //色调通道 //计算直方图 cv::calcHist(&hsv, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 mask, //二值掩码 hist, //作为结果的直方图 1, //这是一维的直方图 histSize, //箱子数量 ranges); //像素值的范围 return hist; }
然后,对获取的直方图做归一化。
void setHistogram(const cv::Mat& h) { histogram = h; cv::normalize(histogram, histogram, 1.0); }
3、反向投影,用meanshift查找目标
打开第二张图像,并将其转换成HSV色彩空间(代码中对输入的图像做了resize,避免有些图像尺寸过大,显示不全),然后对第一幅图像的直方图做反向投影。下面result是反向投影的结果,目前是框选了路飞的脸部作为感兴趣区域,如果框选路飞的帽子,反向投影会有不一样的效果,大家可以自己尝试。
//打开第二幅图像,并转换成HSV,对第一幅图像的直方图做反向投影 image = cv::imread("lufei2.JPG"); resize(image, image3, cv::Size(500, 700)); cv::cvtColor(image3, hsv, CV_BGR2HSV); //转换成HSV色彩空间 int ch[1] = { 0 }; cv::Mat result = finder.find(hsv, 0.0f, 180.0f, ch);
使用openCV的meanshift算法可以将初始矩形区域修改成图像人物脸部的新位置。
cv::TermCriteria criteria( cv::TermCriteria::MAX_ITER | cv::TermCriteria::EPS, 10, // 最多迭代10 次 1); // 或者重心移动距离小于1 个像素 cv::meanShift(result, rect, criteria);
至此,就找到了另一张图像中人物的脸部。
三、其他实验结果
除了进行从单人图像找另一个单人图像的实验,还做了从单人图像找多人合影的图像,下面是对NBA球星做的一个实验。
四、部分原理补充
本实验为了突出感兴趣目标特征,使用了HSV色彩空间的色调分量,使用CV_BGR2HSV标志转换图像后,得到的第一个通道就是色调分量。这是一个8位分量,值范围为0~180(如果使用cv::cvtColor,转换后的图像与原始图像的类型就会是相同的)。为了提取色调图像,cv::split 函数把三通道的 HSV 图像分割成三个单通道图像。这三幅图像存放在一个 std::vector 实例中,并且色调图像是向量的第一个入口(即索引为 0)。
在使用颜色的色调分量时,要把它的饱和度考虑在内(饱和度是向量的第二个入口),当颜色的饱和度很低时,它的色调信息就会变得不稳定且不可靠。这是因为低饱和度颜色的 B、G 和 R 分量几乎是相等的,这导致很难确定它所表示的准确颜色。因此,在 getHueHistogram 方法中使用 minSat 参数屏蔽掉饱和度低于此阈值的像素,不把它们统计进直方图中。
均值偏移算法是一个迭代过程,用于定位概率函数的局部最大值,方法是寻找预定义窗口内部数据点的重心或加权平均值。然后,把窗口移动到重心的位置,并重复该过程,直到窗口中心收敛到一个稳定的点。OpenCV 实现该算法时定义了两个停止条件:迭代次数达到最大值 (MAX_ITER);窗口中心的偏移值小于某个限值(EPS),可认为该位置收敛到一个稳定点。这两个条件存储在一个 cv::TermCriteria 实例中。
五、完整代码
#include <iostream> #include<Windows.h> #include<opencv2/core.hpp> //图像数据结构的核心 #include<opencv2/highgui.hpp> //所有图形接口函数 #include<opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/imgproc/types_c.h> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //获得色调直方图 class ColorHistogram { private: int histSize[3]; // 每个维度的大小 float hranges[2]; // 值的范围(三个维度用同一个值) const float* ranges[3]; // 每个维度的范围 int channels[3]; // 需要处理的通道 public: ColorHistogram() { // 准备用于彩色图像的默认参数 // 每个维度的大小和范围是相等的 histSize[0] = histSize[1] = histSize[2] = 256; hranges[0] = 0.0; // BGR 范围为0~256 hranges[1] = 256.0; ranges[0] = hranges; // 这个类中 ranges[1] = hranges; // 所有通道的范围都相等 ranges[2] = hranges; channels[0] = 0; // 三个通道:B channels[1] = 1; // G channels[2] = 2; // R } //计算一维直方图,BGR的原图转换成HSV,忽略低饱和度的像素 cv::Mat getHueHistogram(const cv::Mat &image2, int minSaturation = 0) { cv::Mat hist; //转换成HSV色彩空间 cv::Mat hsv; cv::cvtColor(image2, hsv, CV_BGR2HSV); //cv::imshow("hsv", hsv); //掩码(可能用的到也可能用不到) cv::Mat mask; if (minSaturation > 0) { std::vector<cv::Mat>v; cv::split(hsv, v); //将3个通道分割进3幅图像 cv::threshold(v[1], mask, minSaturation, 255, cv::THRESH_BINARY);//屏蔽低饱和度的像素 } //准备一维色调直方图的参数 hranges[0] = 0.0; hranges[1] = 180.0; //范围是0~180 channels[0] = 0; //色调通道 //计算直方图 cv::calcHist(&hsv, 1, //仅为一幅图像的直方图 channels, //使用的通道 mask, //二值掩码 hist, //作为结果的直方图 1, //这是一维的直方图 histSize, //箱子数量 ranges); //像素值的范围 return hist; } }; class ContentFinder { private: // 直方图参数 float hranges[2]; const float* ranges[3]; int channels[3]; float threshold; // 判断阈值 cv::Mat histogram; // 输入直方图 public: ContentFinder() : threshold(0.1f) { // 本类中所有通道的范围相同 ranges[0] = hranges; ranges[1] = hranges; ranges[2] = hranges; } // 对直方图做归一化 void setHistogram(const cv::Mat& h) { histogram = h; cv::normalize(histogram, histogram, 1.0); } // 查找属于直方图的像素 cv::Mat find(const cv::Mat& image, float minValue, float maxValue, int *channels) { cv::Mat result; hranges[0] = minValue; hranges[1] = maxValue; // 直方图的维度数与通道列表一致 for (int i = 0; i < histogram.dims; i++) this->channels[i] = channels[i]; cv::calcBackProject(&image, 1, // 只使用一幅图像 channels, // 通道 histogram, // 直方图 result, // 反向投影的图像 ranges, // 每个维度的值范围 255.0 // 选用的换算系数 // 把概率值从1 映射到255 ); cv::imshow("result", result); return result; } }; int main() { /************均值检测meanshift***********/ cv::Mat image = cv::imread("ZMS1.jpg"); cv::Mat image2; cv::Mat image3; cv::Mat hsv; resize(image, image2, cv::Size(500, 700)); cv::Rect rect; rect = cv::selectROI("image", image2, false, false); cv::Mat imageROI = image2(rect).clone();//手动框选 /*cv::Rect rect(227, 108, 108, 104); cv::Mat imageROI = image2(rect);*///手动设置矩形框选范围 cv::rectangle(image2, rect, cv::Scalar(255, 0, 0), 1, cv::LINE_8, 0); cv::imshow("image2", image2); //得到人脸直方图 int minsat = 65; //最小饱和度 ColorHistogram hc; cv::Mat colorhist = hc.getHueHistogram(imageROI, minsat); //把直方图传给ContentFinder类 ContentFinder finder; finder.setHistogram(colorhist);//对直方图做归一化 //打开第二幅图像,并转换成HSV,对第一幅图像的直方图做反向投影 image = cv::imread("ZMS2.JPG"); resize(image, image3, cv::Size(500, 700)); cv::cvtColor(image3, hsv, CV_BGR2HSV); //转换成HSV色彩空间 int ch[1] = { 0 }; cv::Mat result = finder.find(hsv, 0.0f, 180.0f, ch); cv::TermCriteria criteria( cv::TermCriteria::MAX_ITER | cv::TermCriteria::EPS, 10, // 最多迭代10 次 1); // 或者重心移动距离小于1 个像素 cv::meanShift(result, rect, criteria); cv::rectangle(image3, rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 1, cv::LINE_8, 0); cv::imshow("image3", image3); waitKey(0); }
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