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- 图像的反向投影图是用输入图像的某一位置上像素值（多维或灰度）对应在直方图的一个bin上的值来代替该像素值，所以得到的反向投影图是单通的。用统计学术语，输出图像象素点的值是观测数组在某个分布（直方图）下的概率。
- using namespace std;
- int main()
- {
- CvMat mat=cvMat(4,4,CV_8UC1,data);
- cvGetImage(&mat,&g_img);
- for(int i=0;i<g_img.height;i++)
- {
- uchar* ptr=(uchar*)(g_img.imageData+i*g_img.widthStep);
- for(int j=0;j<g_img.width;j++)
- {
- }
- cout<<endl;
- }
- IplImage* imgs[]={&g_img};
- int g_bin=4;
- int size[]={g_bin};
- float g_ranges[]={0,4,8,12,16};
- float* ranges[]={g_ranges};
- CvHistogram* hist=cvCreateHist(1,size,CV_HIST_ARRAY,ranges,0);
- cvCalcHist(imgs,hist);
- for(int i=0;i<g_bin;i++)
- {
- }
- cout<<endl;
- IplImage* back_project=cvCreateImage(cvGetSize(&g_img),g_img.depth,1);
- cvCalcBackProject(imgs,back_project,hist);
- for(int i=0;i<back_project->height;i++)
- {
- uchar* ptr=(uchar*)(back_project->imageData+i*back_project->widthStep);
- for(int j=0;j<back_project->width;j++)
- {
- }
- cout<<endl;
- }
- }
图像的反向投影图是用输入图像的某一位置上像素值（多维或灰度）对应在直方图的一个bin上的值来代替该像素值，所以得到的反向投影图是单通的。用统计学术语，输出图像象素点的值是观测数组在某个分布（直方图）下的概率。
其中b(xi)表示在位置xi上像素对应的直方图第b(xi)个bin，直方图共m个bin，qu表示第u个bin的值。
还是以例子说明
(1)例如灰度图像如下
Image=
0 1 2 3
4 5 6 7
8 9 10 11
8 9 14 15
(2)该灰度图的直方图为（bin指定的区间为[0,3)，[4,7)，[8,11)，[12,16)）
Histogram=
4 4 6 2
(3)反向投影图
Back_Projection=
4 4 4 4
4 4 4 4
6 6 6 6
6 6 2 2
例如位置(0,0)上的像素值为0，对应的bin为[0,3)，所以反向直方图在该位置上的值这个bin的值4。
测试代码如下：