OpenCV的视频中反投影图像技术（Video-based Image Analysis and PerspectivE Rectification,简称VIPER）是指利用视频序列中的图像信息来对场景进行重建和跟踪的一种技术。其中，反投影图像技术是VIPER技术的核心之一，其原理如下：
- 构建模板：首先，根据需要跟踪的目标，从视频序列中选择一帧图像，并手动选定目标区域，将其作为模板。
- 计算直方图：对模板进行颜色直方图计算，得到目标颜色的分布情况。
- 计算反投影图像：对视频序列中的每一帧图像，进行颜色直方图计算，并将其与模板的直方图进行比较，得到每个像素点的概率值，即反投影图像。反投影图像中，像素点的值越大，表明该像素点属于目标的概率越高。
- 二值化处理：通过设置阈值，将反投影图像中的像素值大于阈值的像素点标记为目标点，其余像素点标记为背景点。
- 目标追踪：根据目标点的位置信息，对目标进行跟踪。在后续的视频帧中，重复以上步骤，实现目标的实时追踪。 反投影图像技术利用了目标区域的颜色信息，通过计算直方图的方式将其转换为概率分布，在视频序列中的每一帧图像中进行比较，得到每个像素点的概率值，从而实现对目标的跟踪。它在目标跟踪方面具有一定的优势，但也存在一些问题，如对光照变化和背景干扰比较敏感，需要进行后续的优化和改进。