直方圖比較

是否可以比較兩個強度直方圖（從灰度圖像導出）並獲得相似因子？換句話說，我試圖檢測圖像中是否存在足球。我嘗試過特徵檢測算法（如SIFT/SURF），但它們對我的應用程序來說不夠可靠。我需要一些非常可靠和強大的東西。直方圖比較

非常感謝大家的想法。

在我看來，強度直方圖不是用來檢測一個球正確的方法我會嘗試污點檢測或檢測圓的，取決於球的圖像大小 – GilLevi

直方圖可以幫助您確定是否。有一個足球或不是，但它們不能成爲你的主要/唯一工具 – rold2007

這個答案（Comparing two histograms）可能會幫助你。通常，強度比較是非常敏感的，例如，白天在白天時間與白天不同。

我認爲你應該能夠從openCV中的compareHist()（http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html）得到一些東西，以適應你的需要，如果compareHist（）確實符合你的目的。

如果不是，這篇文章http://www.researchgate.net/publication/222417618_Tracking_the_soccer_ball_using_multiple_fixed_cameras/file/32bfe512f7e5c13133.pdf 跟蹤多個攝像頭的球，即使您可能沒有使用多個攝像頭，您也可能會從中獲得更多的想法。

2013-10-07 14:47:47 kkuilla

正如kkuilla已經提到的，在OpenCV中

比較直方圖可用的方法，如compareHist（）但我不能肯定它是否真的適用於你的程序。我想你會喜歡用HoughTransfrom來檢測圈子。

查找硬幣在紙上的圓檢測的部分。我曾回憶過在使用霍夫變換如何進行球檢測之前的某個地方。現在找不到它。但它應該和你的足球相似。

這種方法應該可以工作。希望這可以幫助。祝你好運（：

2013-10-08 10:03:53 rockinfresh

非常感謝你的建議，你是正確的我實際上已經使用了CHT作爲我的算法的一部分，但有時它會產生誤報在累加器的峯值處，我現在需要一個額外的檢查來確定具有最高投票數的圓是否確實包含了這個球 –

嗯，在這種情況下，嘗試使用像平均偏移segementation或分水嶺分割這樣的方法。背景顏色從球的顏色差異巨大，球的形狀應該會更清晰地定義。這只是我的頭頂。不確定它是否可行，但你可以試試看。希望這會有所幫助。（： – rockinfresh

）再次感謝您的建議，不幸的是，這些方法取決於彩色相機和圖像的使用，我使用的是灰度高速相機。 –

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