本文介绍了python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现，分享给大家，具体如下：

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官方文档 – https://docs.opencv.org/3.4.0/dc/df6/tutorial_py_histogram_backprojection.html

它用于图像分割或寻找图像中感兴趣的对象。简单地说，它创建一个与我们的输入图像相同大小（但单通道）的图像，其中每个像素对应于属于我们对象的像素的概率。输出图像将使我们感兴趣的对象比其余部分更白。

该怎么做呢？我们创建一个图像的直方图，其中包含我们感兴趣的对象。为了得到更好的结果，对象应该尽可能地填充图像。而颜色直方图比灰度直方图更受青睐，因为对象的颜色比灰度强度更能定义对象。然后，我们在我们的测试图像上“反向投射”这个直方图，我们需要找到这个对象，换句话说，我们计算每个像素的概率，并显示它。在适当的阈值上产生的输出结果使我们得到了一个单独的结果。

Numpy中的算法

1、首先，我们需要计算我们需要找到的对象的颜色直方图(让它为'M')和我们将要搜索的图像(让它为'I')。

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

# roi是我们需要找到的对象或区域
roi = cv.imread('rose_red.png')
hsv = cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)

# target是我们搜索的图像
target = cv.imread('rose.png')
hsvt = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)

# 用calcHist来找直方图，也可以用np.histogram2d
M = cv.calcHist([hsv], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])
I = cv.calcHist([hsvt], [0,1], None, [180,256], [0,180,0,256])

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