本文将介绍图像直方图反向投影，PythonOpenCV取经之旅第28天的详细情况，特别是关于opencv直方图反向投射的相关信息。我们将通过案例分析、数据研究等多种方式，帮助您更全面地了解这个主题，同

本文将介绍图像直方图反向投影，Python OpenCV 取经之旅第 28 天的详细情况，特别是关于opencv直方图反向投射的相关信息。我们将通过案例分析、数据研究等多种方式，帮助您更全面地了解这个主题，同时也将涉及一些关于36 篇博文带你学完 opencv :python+opencv 进阶版学习笔记目录、AR opencv-python | cv2.error: OpenCV(4.5.1) batch_distance.cpp:275: error: (-215:Assertion failed)、cv2.error: OpenCV(4.2.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error:、OpenCV - Windows（win10）编译 opencv + opencv_contrib的知识。

• 图像直方图反向投影，Python OpenCV 取经之旅第 28 天（opencv直方图反向投射）
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• OpenCV - Windows（win10）编译 opencv + opencv_contrib

图像直方图反向投影，Python OpenCV 取经之旅第 28 天（opencv直方图反向投射）

Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。

基础知识铺垫

通过直方图的反向投影，可以在图像 A 中查找特定的图像 B，一般情况下图像 A 比较大，图像 B 比较小或者图像 B 只有 1 个像素。

可以查找到最匹配的区域图像或者像素点。

翻译的理论一些就是，定位模板图像在输入图像中的位置。

在翻译成白话，就是计算图像为某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。

如果深究下去，图像的反向投影涉及的数学知识点也非常多，不过，取经之旅初期，咱们不深究这些内容。

cv2.calcBackProject 函数

在 Python OpenCV 中提供了一个用于实现反向投影的函数 cv2.calcBackProject 。

下面我们具体学习一下该函数如何使用。

函数原型说明

dst = cv2.calcBackProject(images, channels, hist, ranges, scale[, dst])

参数说明如下：

• images ：输入图像，注意加 []；
• channels：通道，通道数必须与直方图维度相匹配，
• hist：图象的直方图；
• ranges：直方图的变化范围；
• scale：输出反投影的可选比例因子。

案例 Demo 如下：

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

def back_projection_demo():
    # 读取图片
    test = cv.imread("test1.jpg")
    target = cv.imread("target.jpeg")
    # 转换为 HSV 格式
    roi_hsv = cv.cvtColor(test, cv.COLOR_BGR2HSV)
    target_hsv = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)

    cv.imshow("sample", test)
    cv.imshow("target", target)

    # 计算直方图
    roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [64, 64], [0, 180, 0, 256])
    # 获取直方图的反向投影
    dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0, 1],
                             roiHist, [0, 180, 0, 256], 1)
    cv.imshow("back_projection_demo", dst)

back_projection_demo()
cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

先看一下运行效果。

不过这个效果实在不是很理想，为了获取到更精确的值，我增加了一个滑动条。

修改代码成如下这个样子。

import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt

winName = ''getTrackbarPos''
# 新建窗口
cv.namedWindow(winName, cv.WINDOW_NORMAL)

def nothing():
    pass

cv.createTrackbar(''hue'', winName, 60, 180, nothing)
cv.createTrackbar(''sat'', winName, 60, 256, nothing)

def back_projection_demo():
    # 读取图片
    test = cv.imread("test1.jpg")
    # 转换为 HSV 格式
    roi_hsv = cv.cvtColor(test, cv.COLOR_BGR2HSV)

    target = cv.imread("target.jpeg")
    target_hsv = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)

    cv.imshow("sample", test)
    cv.imshow("target", target)
    while(1):
        # 从滑动条读取数据
        hue = cv.getTrackbarPos(''hue'', winName)
        sat = cv.getTrackbarPos(''sat'', winName)

        # 计算直方图
        roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [
            hue, sat], [0, 180, 0, 256])

        # 获取直方图的反向投影
        dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0, 1],
                                 roiHist, [0, 180, 0, 256], 1)
        cv.imshow(winName, dst)
        if cv.waitKey(1) == ord(''q''):
            break

back_projection_demo()
cv.destroyAllWindows()

反复调整之后，发现直方图反向投影，除了给橡皮擦增加一个函数认知外，并没有产生过多的思考，可能学习的还不够深入，总之把这个函数收入脑中，日后再次出现的时候，我们拿出来在品味一下。

补充一下官方说明地址：点击查阅

橡皮擦的小节

希望今天的 1 个小时，你有所收获，我们下篇博客见～

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36 篇博文带你学完 opencv :python+opencv 进阶版学习笔记目录

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进阶版笔记

OpenCV 告一段落，接下来，该实战啦。
计算机视觉三大任务，分类，监测，分割。
意见其他一些任务…
图像生成，OCR…

电气专业的计算机萌新，写博文不容易，如果你觉得本文对你有用，请点个赞支持下，谢谢。

AR opencv-python | cv2.error: OpenCV(4.5.1) batch_distance.cpp:275: error: (-215:Assertion failed)

如何解决AR opencv-python | cv2.error: OpenCV(4.5.1) batch_distance.cpp:275: error: (-215:Assertion failed)

我决定尝试 Ar 是什么，但遇到了以下问题：

File "C:/Users/Егор/PycharmProjects/ARfotoandvideo/AR.py",line 25,in <module>
macthes = bf.knnMatch(des1,des2,k=2)
cv2.error: OpenCV(4.5.1) C:\\Users\\appveyor\\AppData\\Local\\Temp\\1\\pip-req-build-0ycehs0d\\opencv\\modules\\core\\src\\batch_distance.cpp:275: error: (-215:Assertion Failed) type == src2.type() && src1.cols == src2.cols && (type == CV_32F || type == CV_8U) in function ''cv::batchdistance''

堆栈：

• Windows 8.1 一种语言
• Python 3.7.7
• Pycharm 社区 2018.3.7
• Opencv-python 4.5.1.48
• 网络摄像头 - 在笔记本电脑上，我无法通过 wifi 连接通过 Droidcam 应用程序使用小米手机 Redmy 的摄像头。

信息

我将尝试描述之前发生的错误以及我是如何解决它们的 - 也许这会告诉您需要做什么来解决问题。

在程序执行期间，在从网络摄像头接收图像时发生崩溃 - 正如它本身所表现的那样，当程序启动时，来自网络摄像头的图像提供单色背景（在我的情况下，绿松石） ，当我通过点击X强行关闭所有窗口后，窗口中的数据被刷新并获得正确的图像。 cv2.waitKey (100) 部分解决了这个问题，其中更改 100 的值会导致来自网络摄像头的图像出现，!!!!但 ！！！因为有失败，所以没有确定性。

尝试将 cv2.error 中所有可能的错误原因联系起来后，我得出的结论是问题出在 1 和 2 图像上的描述符中。我想指出的是，当网络摄像头相对于图像移动（不是缩放，而是前后移动）时，在 30 种情况下的 1-2 种情况下，它有助于启动程序并正常工作而不会崩溃。>

我的代码

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(1,cv2.CAP_DSHOW)
imgTarget = cv2.imread(''foto.jpg'')
myVid = cv2.VideoCapture(''video.mp4'')
success,imgVideo = myVid.read()
hT,wT,cT = imgTarget.shape
imgVideo = cv2.resize(imgVideo,(wT + 400,hT))
orb = cv2.ORB_create(nfeatures=10)
kp1,des1 = orb.detectAndCompute(imgTarget,None)
imgTarget = cv2.drawKeypoints(imgTarget,kp1,None)
while True:
    success,imgWebcam = cap.read()
    kp2,des2 = orb.detectAndCompute(imgWebcam,None)
    imgWebcam = cv2.drawKeypoints(imgWebcam,kp2,None)
    # imgWebcam = cv2.resize(imgWebcam,(wT,hT))
    bf = cv2.BFMatcher()
    macthes = bf.knnMatch(des1,k=2)
    good = []
    for m,n in macthes:
        if m.distance < 0.75 * n.distance:
            good.append(m)
    print(len(good))
    imgFeatures = cv2.drawMatches(imgTarget,imgWebcam,good,None,flags=2)
    if len(good) > 20:
        srcPts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good]).reshape(-1,1,2)
        dstPts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good]).reshape(-1,2)
        matrix,mask = cv2.findHomography(srcPts,dstPts,cv2.RANSAC,5)
        print(matrix)
        pts = np.float32([[0,0],[0,wT],[wT,hT],0]]).reshape(-1,2)
        dst = cv2.perspectiveTransform(pts,matrix)
        img2 = cv2.polylines(imgWebcam,[np.int32(dst)],True,(255,255),3)
    cv2.imshow(''img2'',img2)
    cv2.imshow(''imgFeatures'',imgFeatures)
    cv2.imshow(''imgTarget'',imgTarget)
    cv2.imshow(''myVid'',imgVideo)
    cv2.imshow(''imgWebcam'',imgWebcam)
    cv2.waitKey(100)

cv2.error: OpenCV(4.2.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error:

image1=Image.fromarray(cv2.cvtColor(image01,cv2.COLOR_BGR2RGB))
cv2.error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function ''cvtColor''

这个错误纠结了一周，网上找遍了答案，加上自己根据他们错误找，大多数都是图片路径，或者图片本身的错误

我自己的错误是 xml 转 json 文件出错，在看完一周重新分割数据以及转 json，终于可以运行。

这类错误大多数是图片路径读取有问题，大家可以先去找图片路径拼接那块是不是出现 None，可以适当打印出路径来调试，当然出现这种错误，最先看看，自己对图片的处理是不是正确的，基本上跑源码，除了个别修改配置文件，其他没问图，所以最讨厌的问题得抓最核心的地方，毕竟时间宝贵！！！

OpenCV - Windows（win10）编译 opencv + opencv_contrib

　　在之前的几篇文章中，我提到了在 Android、Linux 中编译 opencv + opencv_contrib，这篇文章主要讲在 Windows 中编译 opencv + opencv_contrib。

首先需要准备的环境有：

• Window 10 64 位：这个大家都知道，就不多说了啊；
• Cmake：编译工具，可以 https://cmake.org/download/ 下载安装，当前的最新版本为 3.10.1；
• Visual Studio：开发工具，编译的时候也需要用到，我安装的是 Visual Studio 2015。
• OpenCV Windows 包，下载地址：https://opencv.org/releases.html；
• OpenCV_Contrib 包，下载地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib（注意版本对应）。

　　将下载得到的 OpenCV Windows 包解压，目录为 opencv，然后将下载的 OpenCV_Contrib 包解压放入 opencv 目录下，新建 new_build 文件夹（用来放编译之后结果）：

使用 cmake 生成 OpenCV.sln：

　　打开安装之后的 cmake，在 where is the source code 中选择 openCV 的源代码目录：F:\opencv\sources；在 where to build the binaries 中选择编译为 Visual Studio 项目的目录：F:\opencv\new_build（这里我选择刚刚特地建立的 new_build 目录），如下图所示：

　　点击 Configure 按钮后，弹出对话框，选择编译器，根据本地计算机的 CPU 架构，这里特别要注意的是，自己机器上是否装有相应的 VS 版本，如果没有装，还是要编译就会出错，可能是找不到对应的工具原因，以及选择 X86 和 X64），这里用的是 VS 2015。

　　设置完成之后点击 “Generate” 开始生成工程，. 第一次编译完成之后，我们需要将额外的 opencv_contrib 加到工程中进行第二次编译，在配置表中找到 “OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH”, 设置其参数值为 open_contrib 源码包中的 modles 目录，我的目录是 “F:\opencv\opencv_contrib\modules”：

　　再次点击 “Generate” 进行第二次编译：

　　这时候我们已经可以看见用 cmake 工具编译得到的 OpenCV.sln：

用 VS 打开 OpenCV.sln 工程，编译生成 Debug 和 Release 库：

　　用 VS 2015 打开 OpenCV.sln 工程，在解决方案中可以查看工程目录：

　　编译生成 debug 版本的库，记得在此之前要选择编译的平台信息，这就是编译生成 debug 版本和 release 版本的区别，也可以选择 release，因为自己的工程可能要用到相应的动态链接库：

　　在解决方案中选中工程，右键选择重新生成解决方案：

　　编译成功：

　　. 找到 CMakeTargets 中的 INSTALL，然后右键选择 “仅限于项目”-->“仅生成 INSTALL”：

　　完成编译后，Release 模式下同理。此时，有了 install 目录。该目录包含了我们需要的头文件、库文件。

把新的库文件配置到到项目中：

 　　VC++ 目录 --> 包含目录，添加：

　　　　E:\OpenCV320\opencv\new_build\install\include

　　VC++ 目录 --> 库目录，添加：

　　　　E:\OpenCV320\opencv\new_build\install\x64\vc14\lib

　　链接器 --> 输入 --> 附加依赖项，添加： (注意添加的库与编译选项要一致，需要注意 debug 比 release 的文件名多了个 d)

　　　　opencv_aruco320.lib

　　　　opencv_aruco320d.lib

　　　　opencv_bgsegm320.lib
　　　　opencv_bgsegm320d.lib
　　　　opencv_bioinspired320.lib
　　　　opencv_bioinspired320d.lib
　　　　opencv_calib3d320.lib
　　　　opencv_calib3d320d.lib
　　　　opencv_ccalib320.lib
　　　　opencv_ccalib320d.lib
　　　　opencv_core320.lib
　　　　opencv_core320d.lib
　　　　opencv_datasets320.lib
　　　　opencv_datasets320d.lib
　　　　opencv_dnn320.lib
　　　　opencv_dnn320d.lib
　　　　opencv_dpm320.lib
　　　　opencv_dpm320d.lib
　　　　opencv_face320.lib
　　　　opencv_face320d.lib
　　　　opencv_features2d320.lib
　　　　opencv_features2d320d.lib
　　　　opencv_flann320.lib
　　　　opencv_flann320d.lib
　　　　opencv_fuzzy320.lib
　　　　opencv_fuzzy320d.lib
　　　　opencv_highgui320.lib
　　　　opencv_highgui320d.lib
　　　　opencv_imgcodecs320.lib
　　　　opencv_imgcodecs320d.lib
　　　　opencv_line_descriptor320.lib
　　　　opencv_line_descriptor320d.lib
　　　　opencv_ml320.lib
　　　　opencv_ml320d.lib
　　　　opencv_objdetect320.lib
　　　　opencv_objdetect320d.lib
　　　　opencv_optflow320.lib
　　　　opencv_optflow320d.lib
　　　　opencv_phase_unwrapping320.lib
　　　　opencv_phase_unwrapping320d.lib
　　　　opencv_photo320.lib
　　　　opencv_photo320d.lib
　　　　opencv_plot320.lib
　　　　opencv_plot320d.lib
　　　　opencv_reg320.lib
　　　　opencv_reg320d.lib
　　　　opencv_rgbd320.lib
　　　　opencv_rgbd320d.lib
　　　　opencv_saliency320.lib
　　　　opencv_saliency320d.lib
　　　　opencv_shape320.lib
　　　　opencv_shape320d.lib
　　　　opencv_stereo320.lib
　　　　opencv_stereo320d.lib
　　　　opencv_stitching320.lib
　　　　opencv_stitching320d.lib
　　　　opencv_structured_light320.lib
　　　　opencv_structured_light320d.lib
　　　　opencv_superres320.lib
　　　　opencv_superres320d.lib
　　　　opencv_surface_matching320.lib
　　　　opencv_surface_matching320d.lib
　　　　opencv_text320.lib
　　　　opencv_text320d.lib
　　　　opencv_tracking320.lib
　　　　opencv_tracking320d.lib
　　　　opencv_video320.lib
　　　　opencv_video320d.lib
　　　　opencv_videoio320.lib
　　　　opencv_videoio320d.lib
　　　　opencv_videostab320.lib
　　　　opencv_videostab320d.lib
　　　　opencv_xfeatures2d320.lib
　　　　opencv_xfeatures2d320d.lib
　　　　opencv_ximgproc320.lib
　　　　opencv_ximgproc320d.lib
　　　　opencv_xobjdetect320.lib
　　　　opencv_xobjdetect320d.lib
　　　　opencv_xphoto320.lib
　　　　opencv_xphoto320d.lib
　　　　kernel32.lib
　　　　user32.lib
　　　　gdi32.lib
　　　　winspool.lib
　　　　comdlg32.lib
　　　　advapi32.lib
　　　　shell32.lib
　　　　ole32.lib
　　　　oleaut32.lib
　　　　uuid.lib
　　　　odbc32.lib
　　　　odbccp32.lib

　　这样，我们就可以在 VS 中使用 OpenCV 了。

　　需要提到的一个点，所需要使用 Sift 等算法，需要引入 xfeatures2d 命名空间：

using namespace xfeatures2d;

我们今天的关于图像直方图反向投影，Python OpenCV 取经之旅第 28 天和opencv直方图反向投射的分享就到这里，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于36 篇博文带你学完 opencv :python+opencv 进阶版学习笔记目录、AR opencv-python | cv2.error: OpenCV(4.5.1) batch_distance.cpp:275: error: (-215:Assertion failed)、cv2.error: OpenCV(4.2.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error:、OpenCV - Windows（win10）编译 opencv + opencv_contrib的相关信息，可以在本站进行搜索。