• OpenCV成长之路(3):模仿PhotoShop中魔术棒工具


    本文的主题实际上是图像的颜色空间的转换,借助一个颜色选取程序来说明OpenCV中颜色转换函数的用法以及一些注意事项。

    一、几种常见的颜色空间:

    RGB颜色空间:RGB采用加法混色法,因为它是描述各种“光”通过何种比例来产生颜色。光线从暗黑开始不断叠加 产生颜色。RGB描述的是红绿蓝三色光的数值。数字图像存储方面一般都是用RGB模式,值得注意的是OpenCV里三通道的存储顺序是BGR。

    HSV,HSI:这两个颜色格式都是根据人眼对颜色的区分来定义的格式,其中H(hue)表示色相,S(saturation)表示饱和度,V(value)表示明度,I(intensity)代表了亮度。

    Lab空间:模型中均匀改变对应于在感知颜色中的均匀改变,所以我们可以把Lab想像为颜色空间中的一个点,相邻的点靠的越近说明两者的颜色越接近,所以Lab空间常用来度量两个颜色的相似性。

    更多颜色空间的知识可以参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Color_space

    二、OpenCV中的颜色空间转换

    OpenCV里通过cvtColor函数来完成图片的颜色转换,cvtColor是在opencv2/imgproc/imgproc.hpp头文件中定义的,它的C++接口如下:

    void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )

    src:输入图像。

    dst:输出图像。

    code:颜色转换类型,比如:CV_BGR2Lab,CV_BGR2HSV,CV_HSV2BGR,CV_BGR2RGB。

    dstCn:输出图像的通道号,如果默认为0,则表示按输入图像的通道数。

    把image图像由BGR转换为Lab:cvtColor(image,image,CV_BGR2Lab)

    三、简单的魔术棒程序

    首先我们定义一个colorDetect类:

    class colorDetect{
    private:
        int minDist; //minium acceptable distance
        Vec3b target;//target color;    
        Mat result; //the result
    public:
        colorDetect();
        void SetMinDistance(int dist);
        void SetTargetColor(uchar red,uchar green,uchar blue);
        void SetTargetColor(Vec3b color); //set the target color
        Mat process(const Mat& image); //main process
    };

    其中的minDist是我们定义的阈值用于限定两种颜色之间的距离,相当于PhotoShop中魔术棒工具的阈值。

    target是目标颜色,相当于种子颜色。result是存储处理得到的结果。

    process是主要的处理程序,下面我们来看process的内容。

    Mat colorDetect::process(const Mat& image)
    {
        Mat ImageLab=image.clone();
        result.create(image.rows,image.cols,CV_8U);
    
        //将image转换为Lab格式存储在ImageLab中
        cvtColor(image,ImageLab,CV_BGR2Lab);
        //将目标颜色由BGR转换为Lab
        Mat temp(1,1,CV_8UC3);
        temp.at<Vec3b>(0,0)=target;//创建了一张1*1的临时图像并用目标颜色填充
        cvtColor(temp,temp,CV_BGR2Lab);
        target=temp.at<Vec3b>(0,0);//再从临时图像的Lab格式中取出目标颜色
    
        // 创建处理用的迭代器
        Mat_<Vec3b>::iterator it=ImageLab.begin<Vec3b>();
        Mat_<Vec3b>::iterator itend=ImageLab.end<Vec3b>();
        Mat_<uchar>::iterator itout=result.begin<uchar>();
        while(it!=itend)
        {
            //两个颜色值之间距离的计算
            int dist=static_cast<int>(norm<int,3>(Vec3i((*it)[0]-target[0],
                (*it)[1]-target[1],(*it)[2]-target[2])));
            if(dist<minDist)
                (*itout)=255;
            else
                (*itout)=0;
            it++;
            itout++;
        }
        return result;
    }

    程序中有2点需要特别注意:

    1,在将图像转换为Lab空间后,目标颜色也需要进行转换,做法是创建了一个临时图像。

    2,判断两个颜色之间的距离运算了norm函数,它的运算是norm<typename,dim>(v)。其中v是一个dim维的向量。程序中是一个三维的适量,是两个颜色值两减后的结果。

    那值得思考的是能不能把Vec3i((*it)[0]-target[0],(*it)[1]-target[1],(*it)[2]-target[2])替换为Vec3i((*it)-target)呢?答案是否的,因为(*it)-target在实际运算过程中会自动的把相减的结果进行类型限制。

    我们对目标颜色和阈值进行这样的设置后可以得到一个示例的效果:

    cdet.SetTargetColor(150,150,150);
    cdet.SetMinDistance(50);

    image

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ronny/p/opencv_road_3.html
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