OpenCV의 성장으로 가는 길(3): PhotoShop의 마술봉 도구 흉내내기

이 기사의 주제는 실제로 이미지의 색 공간 변환입니다. 색상 선택 프로그램을 사용하여 OpenCV의 색상 변환 기능 사용법과 몇 가지 주의 사항을 설명합니다.

1. 몇 가지 일반적인 색상 공간:

RGB 색상 공간: RGB는 색상을 생성하는 다양한 "빛"의 비율을 설명하기 때문에 추가 색상 혼합 방법을 사용합니다. 어둠에서 시작하여 빛은 계속해서 겹쳐지며 색을 만들어낸다. RGB는 빨간색, 녹색, 파란색 빛의 값을 나타냅니다. 디지털 이미지 저장은 일반적으로 RGB 모드를 사용합니다. OpenCV에서 세 채널의 저장 순서는 BGR입니다.

HSV, HSI: 이 두 가지 색상 형식은 인간의 눈으로 보는 색상 구분을 기반으로 정의됩니다. 여기서 H(색조)는 색조, S(채도)는 채도, V(값)은 밝기, I( 강도)는 밝기를 나타냅니다.

Lab 공간: 모델의 균일한 변화는 인지된 색상의 균일한 변화에 해당하므로 Lab을 색상 공간의 한 점으로 상상할 수 있습니다. 가까울수록 실험실 공간은 두 색상의 유사성을 측정하는 데 자주 사용됩니다.

색공간에 대한 자세한 내용은 http://en.wikipedia.org/wiki/Color_space를 참조하세요.

2. OpenCV에서 색공간 변환

에서 OpenCV 이미지의 색상 변환은 cvtColor 함수를 통해 완료됩니다. opencv2/imgproc/imgproc.hpp 헤더 파일에 정의되어 있습니다.

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

src: 이미지를 입력합니다.

dst: 출력 이미지.

코드: CV_BGR2Lab, CV_BGR2HSV, CV_HSV2BGR, CV_BGR2RGB와 같은 색상 변환 유형.

dstCn: 출력 이미지의 채널 번호. 기본값이 0인 경우 입력 이미지의 채널 수를 의미합니다.

이미지를 BGR에서 Lab으로 변환: cvtColor(image,image,CV_BGR2Lab)

3. 간단한 마술 지팡이 프로그램

먼저 colorDetect 클래스를 정의합니다.

class colorDetect{private:    int minDist; //minium acceptable distance    Vec3b target;//target color;    
    Mat result; //the resultpublic:
    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};

minDist는 두 색상 사이의 거리를 제한하기 위해 정의한 임계값으로, PhotoShop의 마술 지팡이 도구의 임계값과 동일합니다.

target은 시드 색상과 동일한 대상 색상입니다. 결과는 저장 처리를 통해 얻은 결과입니다.

process가 주요 처리 프로그램입니다. process의 내용을 살펴보겠습니다.

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;
}

프로그램에서 특별히 주의해야 할 점이 두 가지 있습니다.

1. 이미지를 Lab 공간으로 변환한 후 대상 색상도 필요합니다. 변환 방법 임시 이미지가 생성됩니다.

2. Norm 함수는 두 색상 사이의 거리를 결정하는 데 사용됩니다. 해당 연산은 nor(v)입니다. 여기서 v는 희미한 차원의 벡터입니다. 프로그램에서는 두 가지 색상값을 뺀 결과로 3차원적 적정량이 됩니다.

생각해볼 가치가 있는 것은 Vec3i((*it)[0]-target[0],(*it)[1]-target[1],(*it)[2]- What인지 여부입니다. target[2])를 Vec3i((*it)-target)으로 바꾸는 방법은 무엇입니까? 대답은 '아니요'입니다. 왜냐하면 (*it)-target은 실제 작업 중에 빼기 결과 유형을 자동으로 제한하기 때문입니다.

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