Opencv calcHistおよびcalcBackProject

画像処理について学びたいので、c ++とopencvの実験を始めました。

今、私の最初の演習は、calcHistとcalcBackProjectを使って皮膚検出器を作成することです。

しかし、私はいくつかのことを理解していません：

• バックプロジェクトの統計的解釈、および「バックプロジェクト」と呼ばれる理由
• 私はパラメータがどの範囲にあるのかをかなり理解していますcalcBackProject。しかし、私は本当にcalcHist機能の範囲パラメーターで立ち往生しています。
• 検出精度を上げるには、より多くのレベルでバックグロジェクションを使用するのが良いと思います。RGBの各チャネルとHSVの各チャネルで。しかしcalcBackProject、rgbとhsvの別々のチャネルの異なる結果をどのように組み合わせることができるかわかりません。

そして、私がうまく理解していないのは、これらの2つの方法で何をしているのかについての理論の欠如が原因だと思います（最初のポイントを参照）。分かりやすい英語で説明してください。

openCVチュートリアルの逆投影とは

画像のヒストグラムは、画像内のピクセルの色（および明るさ）の分布を測定します。

画像を撮って、関心のある領域を特定した場合。手、そのオブジェクトのピクセルのヒストグラムを計算します。

次に、そのヒストグラムと2番目の画像を取得し、基本的にプロセスを逆にします。最初の画像からヒストグラムに一致する2番目の画像のピクセルを選択します。この逆プロセスにより、名前に逆投影が行われます。

次に、最初の画像のオブジェクトと同じ色分布を持つ2番目の画像の画像の領域は、同じ（または類似した）オブジェクトの画像であると仮定します。