opencv 颜色识别

2019-11-06 07:20:24

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供稿：网友

对于opencv本人也属于小白，刚开始学习，有些代码也借鉴然后修改的，望多包涵，第一次写blog，以后我会将自己学习到的在这上面分享这个程序是基于opencv2.4.9+VS2013，功能是实现某种颜色的识别，将图片阈值化，效果可见文末图；彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；饱和度（S：saturation）：取值范围为0.0～1.0，值越大，颜色越饱和。亮度（V：value）：取值范围为0(黑色)～255(白色)。OpenCV下有个函数可以直接将RGB模型转换为HSV模型，注意的是OpenCV中H∈ [0, 180）， S ∈ [0, 255]， V ∈ [0, 255]。我们知道H分量基本能表示一个物体的颜色，但是S和V的取值也要在一定范围内，因为S代表的是H所表示的那个颜色和白色的混合程度，也就说S越小，颜色越发白，也就是越浅；V代表的是H所表示的那个颜色和黑色的混合程度，也就说V越小，颜色越发黑。经过实验，识别蓝色的取值是 H在100到140，S和V都在90到255之间。一些基本的颜色H的取值可以如下设置：Orange 0-22Yellow 22- 38Green 38-75Blue 75-130Violet 130-160Red 160-179而在opencv中可以使用cvtColor()将所需要转化成的格式进行转换：RGB转HSV：cvtColor(srcImage, dstImage, COLOR_BGR2HSV);首先我们先读取一张照片Mat srcImage = imread("1.jpg");然后进行模型转换cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2HSV);因为我们在下一步中需要进行均匀化，RGB模型是不能进行均匀化的，有关均匀化这个问题我大概说一下我的理解，就是使得图片色调相近，将有些图像泛白的就让他暗一点，有些图像对比度太高就低一点；然后我们就对图片进行通道分离split(srcImage, Channels);然后再将亮度均匀化，这里的Channel是一个三维数值equalizeHist(Channels[2], Channels[2]);然后再将通道合并，merge(Channels, srcImage);最后进行二值化：inRange(srcImage, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded);scalar（）表示一个数组；效果如图：完整代码如下：#include"opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;void main(){int iLowH = 160;int iHighH = 179;int iLowS = 90;int iHighS = 255;int iLowV = 90;int iHighV = 255;vector<Mat> Channels;Mat imgThresholded;Mat srcImage = imread("1.jpg");cvtColor(srcImage, srcImage, COLOR_BGR2HSV);split(srcImage, Channels);equalizeHist(Channels[2], Channels[2]);merge(Channels, srcImage);inRange(srcImage, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded);imshow("【均匀之后】", imgThresholded);waitKey(0);

}

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