基于OpenCV的红点识别

基于OpenCV的红点识别，对做图像目标识别跟踪领域方面工作的有启发.

#include “math.h“


int getThreshold（int Hangint Lie unsigned char *buffer）
{
	int ij;
	//二维OTSU法求取阈值nThreshold

    
	double dHistogram[256][256];	    //建立二维灰度直方图
	double dTrMatrix = 0.0;             //离散矩阵的迹
	int N = Lie*Hang;               //总像素数
	for（i=0; i<256; i++）
	{
		for（j=0; j<256; j++）
			dHistogram[i][j] = 0.0;      //初始化变量
	}
	for（i=0; i	{
		for（int j=0; j		{
			unsigned char nData1 = （unsigned char）buffer[i*Hang+j];  //当前的灰度值
			unsigned char nData2 = 0;
			int nData3 = 0;         //注意9个值相加可能超过一个字节
			for（int m=i-1; m<=i+1; m++）
			{
				for（int n=j-1; n<=j+1; n++）
				{
					if（（m>=0）&&（m=0）&&（n						nData3 += （unsigned char）buffer[m*Hang+n]; //当前的灰度值
				}
			}
			nData2 = （unsigned char）（nData3/9）;    //对于越界的索引值进行补零邻域均值
			dHistogram[nData1][nData2]++;
		}
	}
	for（i=0; i<256; i++）
		for（int j=0; j<256; j++）
			dHistogram[i][j] /= N;  //得到归一化的概率分布

	double Pai = 0.0;      //目标区均值矢量i分量
	double Paj = 0.0;      //目标区均值矢量j分量
	double Pbi = 0.0;      //背景区均值矢量i分量
	double Pbj = 0.0;      //背景区均值矢量j分量
	double Pti = 0.0;      //全局均值矢量i分量
	double Ptj = 0.0;      //全局均值矢量j分量
	double W0 = 0.0;       //目标区的联合概率密度
	double W1 = 0.0;       //背景区的联合概率密度
    double dData1 = 0.0;
	double dData2 = 0.0;
	double dData3 = 0.0;
	double dData4 = 0.0;   //中间变量
	int nThreshold_s = 0;
	int nThreshold_t = 0;
	double temp = 0.0;     //寻求最大值

	//求Pti全局均值矢量i，Ptj全局均值矢量j
	for（i=0; i<256; i++）
	{
		for（int j=0; j<256; j++）
		{
			Pti += i*dHistogram[i][j];
			Ptj += j*dHistogram[i][j];
		}
	}
	for（i=0; i<256; i++）
	{
		for（int j=0; j<256; j++）
		{
			W0 += dHistogram[i][j];
			dData1 += i*dHistogram[i][j];
			dData2 += j*dHistogram[i][j];

			W1 = 1-W0;
			dData3 = Pti-dData1;
			dData4 = Ptj-dData2;
/*			W1=dData3=dData4=0.0;   //对内循环的数据进行初始化
			for（int s=i+1; s<256; s++）
			{
				for（int t=j+1; t<256; t++）
				{
					W1 += dHistogram[s][t];
					dData3 += s*dHistogram[s][t];  //方法2
					dData4 += t*dHistogram[s][t];  //也可以增加循环进行计算
				}
			}*/

			Pai = dData1/W0;
			Paj = dData2/W0;
			Pbi = dData3/W1;
			Pbj = dData4/W1;   // 得到两个均值向量，用4个分量表示
			dTrMatrix = （（W0*Pti-dData1）*（W0*Pti-dData1）+（W0*Ptj-dData1）*（W0*Ptj-dData2））/（W0*W1）;
			if（dTrMatrix > temp）
			{
				temp = dTrMatrix;
				nThreshold_s = i;
				nThreshold_t = j;
			}
		}
	}
	return nThreshold_t;   //返回结果中的灰度值
}

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       4946  2012-09-22 19:21  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\getThreshold.obj

     文件          0  2012-09-22 19:21  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\getThreshold.sbr

     文件      34801  2012-10-10 20:00  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\main.obj

     文件          0  2012-10-10 20:00  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\main.sbr

     文件    2376704  2012-10-10 20:00  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\RedDetected.bsc

     文件     266299  2012-10-10 20:00  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\RedDetected.exe

     文件     402652  2012-10-10 20:00  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\RedDetected.ilk

     文件    7177420  2012-09-23 09:58  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\RedDetected.pch

     文件     599040  2012-10-10 20:00  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\RedDetected.pdb

     文件     222208  2012-11-25 23:22  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\vc60.idb

     文件     151552  2012-10-10 20:00  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug\vc60.pdb

     文件       2673  2012-09-22 19:19  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\getThreshold.cpp

     文件         42  2012-09-22 12:44  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\header.h

     文件    1440054  2012-09-19 19:53  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\IMG_20120919_195323_0.bmp

     文件     403330  2012-09-19 21:22  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\IMG_20120919_212258_0.jpg

     文件     355195  2012-09-19 21:23  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\IMG_20120919_212315_0.jpg

     文件       6285  2012-10-10 19:43  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\main.cpp

     文件       4420  2012-09-23 12:05  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\RedDetected.dsp

     文件        545  2012-09-21 10:01  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\RedDetected.dsw

     文件      66560  2012-11-26 00:02  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\RedDetected.ncb

     文件      48640  2012-11-26 00:02  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\RedDetected.opt

     文件       1671  2012-10-10 20:00  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\RedDetected.plg

     文件      16384  2012-10-28 23:24  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\~VCEEC.tmp

     文件          0  2012-10-28 23:24  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\~VCEED.tmp

     目录          0  2012-11-27 18:50  基于OpenCV的红点识别\基于opencv的红点识别\FallowRedDetected\Debug

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