Opencv calcHist та calcBackProject простою англійською мовою

Я почав експериментувати з c ++ та opencv через те, що я хочу навчитися обробці зображень.

Тепер моя перша вправа - створити детектор шкіри з calcHist і calcBackProject .

Але я не розумію кількох речей:

• статистичне тлумачення зворотного проекту, і чому його називають "назад проектом"
• Я досить добре розумію, який параметр діапазонів знаходиться в calcBackProject. Але я дійсно застряг з параметром діапазонів у calcHistфункції.
• Для більшої точності виявлення я думаю, що може бути корисно використовувати backgrojection на більше рівнях: у кожному каналі rgb ans у кожному каналі hsv. Але я не знаю, як я можу поєднувати різні результати calcBackProjectокремих каналів rgb та hsv.

І я думаю, що моє недостатнє розуміння викликане відсутністю теорії того, що я роблю з цими двома методами (див. Перший пункт). Тому, будь ласка, поясніть мені простою англійською мовою.

Дивіться, що таке Back Projection у навчальних посібниках openCV

Гістограма зображення вимірює розподіл кольору (та яскравості) пікселів на зображенні.

Якщо ви сфотографуєте і визначите цікавий регіон, наприклад. руку, і обчислити гістограму пікселів у цьому об'єкті.

Потім візьміть цю гістограму та друге зображення і по суті переверніть процес - ви вибираєте пікселі на другому зображенні, які відповідають гістограмі від першого. Саме цей зворотний процес дає йому назву зворотної проекції.

Потім ви робите припущення, що ділянки зображення на другому зображенні, які мають таке ж розподіл кольорів, як і об'єкт на першому зображенні, є зображенням того ж (або подібного) об'єкта.