タグ付けされた質問 「histogram」

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。

10 image-processing  opencv  histogram 

私はopencvチュートリアルを読んでいて、ヒストグラムの等化について詳しく説明しています。私はウィキペディアで調べました、問題を正確に要約する良い例があります： 元の： 均等化： しかし、この結果を得るために私は別のアプローチをとります： オリジナルの最小値と最大値を見つける その上ですべてを正規化（リマップ）します。 ヒストグラムなし、累積分布関数なし。確かにもっと愚かなアプローチですが、違いがわかりません。なぜヒストグラム等化を使用するのですか？誰かが理由を明らかにするのを手伝ってくれる？

7 equalization  histogram