直方图比较

是否可以比较两个强度直方图（从灰度图像导出）并获得相似因子？换句话说，我试图检测图像中是否存在足球。我尝试过特征检测算法（如SIFT/SURF），但它们对我的应用程序来说不够可靠。我需要一些非常可靠和强大的东西。直方图比较

非常感谢大家的想法。

在我看来，强度直方图不是用来检测一个球正确的方法我会尝试污点检测或检测圆的，取决于球的图像大小 – GilLevi

直方图可以帮助您确定是否。有一个足球或不是，但它们不能成为你的主要/唯一工具 – rold2007

这个答案（Comparing two histograms）可能会帮助你。通常，强度比较是非常敏感的，例如，白天在白天时间与白天不同。

我认为你应该能够从openCV中的compareHist()（http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_comparison/histogram_comparison.html）得到一些东西，以适应你的需要，如果compareHist（）确实符合你的目的。

如果不是，这篇文章http://www.researchgate.net/publication/222417618_Tracking_the_soccer_ball_using_multiple_fixed_cameras/file/32bfe512f7e5c13133.pdf 跟踪多个摄像头的球，即使您可能没有使用多个摄像头，您也可能会从中获得更多的想法。

2013-10-07 14:47:47 kkuilla

正如kkuilla已经提到的，在OpenCV中

比较直方图可用的方法，如compareHist（）但我不能肯定它是否真的适用于你的程序。我想你会喜欢用HoughTransfrom来检测圈子。

查找硬币在纸上的圆检测的部分。我曾回忆过在使用霍夫变换如何进行球检测之前的某个地方。现在找不到它。但它应该和你的足球相似。

这种方法应该可以工作。希望这可以帮助。祝你好运（：

2013-10-08 10:03:53 rockinfresh

非常感谢你的建议，你是正确的我实际上已经使用了CHT作为我的算法的一部分，但有时它会产生误报在累加器的峰值处，我现在需要一个额外的检查来确定具有最高投票数的圆是否确实包含了这个球 –

嗯，在这种情况下，尝试使用像平均偏移segementation或分水岭分割这样的方法。背景颜色从球的颜色差异巨大，球的形状应该会更清晰地定义。这只是我的头顶。不确定它是否可行，但你可以试试看。希望这会有所帮助。（： – rockinfresh

）再次感谢您的建议，不幸的是，这些方法取决于彩色相机和图像的使用，我使用的是灰度高速相机。 –

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