如何在opencv / python中識別具有特定形狀的直方圖

Question

我想在文本和圖像部分中分割圖像（來自雜志）。 我的圖片中有幾個ROI的直方圖。 我使用opencv和python（cv2）。

我想識別看起來像這樣的直方圖

http://matplotlib.sourceforge.net/users/image_tutorial-6.png

因為它是文本區域的典型形狀。 我怎樣才能做到這一點？

編輯：感謝您的幫助到目前為止。

我將從ROI獲得的直方圖與我提供的樣本直方圖進行了比較：

hist = cv2.calcHist(roi,[0,1], None, [180,256],ranges)
compareValue = cv2.compareHist(hist, samplehist, cv.CV_COMP_CORREL)
print "ROI: {0}, compareValue: {1}".format(i,compareValue)

假設ROI 0,1,4和5是文本區域，ROI是圖像區域，我得到如下輸出：

• ROI：0，compareValue：1.0
• 投資回報率：1，compareValue：-0.000195522081574 <---錯誤分類
• 投資回報率：2，compareValue：0.0612670248952
• 投資回報率：3，compareValue：-0.000517370176887
• 投資回報率：4，compareValue：1.0
• 投資回報率：5，compareValue：1.0

我該怎么做才能避免錯誤的分類？ 對於某些圖像，錯誤分類率約為30％，這太高了。

（我也嘗試過CV_COMP_CHISQR，CV_COMP_INTERSECT，CV_COMP_BHATTACHARYY和（hist * samplehist）.sum（）但它們也提供了錯誤的compareValues）

Answer 1

（如果我誤解了這個問題，請參見最后的編輯）：

如果你想繪制直方圖，我已經向OpenCV提交了一個python樣本，你可以從這里得到它：

http://code.opencv.org/projects/opencv/repository/entry/trunk/opencv/samples/python2/hist.py

它用於繪制兩種直方圖。 第一個適用於彩色和灰度圖像，如下所示： http ： //opencvpython.blogspot.in/2012/04/drawing-histogram-in-opencv-python.html

第二個是灰度圖像專用的，與問題中的圖像相同。

我將展示第二個及其修改。

考慮如下完整圖像：

我們需要繪制直方圖，如圖所示。 檢查以下代碼：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('messi5.jpg')
mask = cv2.imread('mask.png',0)
ret,mask = cv2.threshold(mask,127,255,0)

def hist_lines(im,mask):
    h = np.zeros((300,256,3))
    if len(im.shape)!=2:
        print "hist_lines applicable only for grayscale images"
        #print "so converting image to grayscale for representation"
        im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hist_item = cv2.calcHist([im],[0],mask,[256],[0,255])
    cv2.normalize(hist_item,hist_item,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
    hist=np.int32(np.around(hist_item))
    for x,y in enumerate(hist):
        cv2.line(h,(x,0),(x,y),(255,255,255))
    y = np.flipud(h)
    return y

histogram = hist_lines(img,None)

下面是我們得到的直方圖。 請記住，它是完整圖像的直方圖。 為此，我們給了面具None 。

現在我想找到圖像某些部分的直方圖。 OpenCV直方圖功能有一個掩碼工具。 對於普通直方圖，您應將其設置為None 。 否則你必須指定掩碼。

掩碼是一個8位圖像，其中白色表示該區域應用於直方圖計算，黑色表示不應該。

所以我使用了下面的面具（使用顏色創建，你必須為你的目的創建自己的面具）。

我更改了最后一行代碼，如下所示：

histogram = hist_lines(img,mask)

現在看看下面的區別：

（請記住，值是標准化的，因此顯示的值不是實際像素數，標准化為255.根據需要更改它。）

編輯：

我想我誤解了你的問題。 你需要比較直方圖，對嗎？

如果這是你想要的，你可以使用cv2.compareHist函數。

在C ++中有一個關於此的官方教程。 您可以在此處找到相應的Python代碼。

Answer 2

您可以使用簡單的關聯度量標准。

• 確保您計算的直方圖和參考標准化（即表示概率）

• 對於每個直方圖計算（假設myRef和myHist是numpy數組）：

  metric = (myRef * myHist).sum()

• 此指標衡量直方圖看起來像您的參考。