opencv之颜色过滤如何只留下图片中的红色区域

发布时间:2020-07-18 14:08:57 作者:小猪
来源:亿速云 阅读:586

这篇文章主要讲解了opencv之颜色过滤如何只留下图片中的红色区域,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。

如图,这次需要在图片中找到卷尺的红色刻度,所以需要对图像做过滤,只留下红色部分。

opencv之颜色过滤如何只留下图片中的红色区域

一开始的想法是分别找到RGB值,然后找到红色区域的部分保留就可以了,不过好像很难确定红色区域的RGB取值范围,所以要把图片转化到HSV空间中去。

在opencv中直接使用cvCvtColor函数就可以啦。

IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 );

cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV);

opencv 的H范围是0~180,红色的H范围大概是(0~8)∪(160,180) ,S是饱和度,一般是大于一个值,S过低就是灰色(参考值S>80),V是亮度,过低就是黑色,过高就是白色(参考值220>V>50)。

所以接下来要做的就是遍历图像,获取图像每个像素点的H,S,V分量,然后做判断,满足条件的就保留,不满足的就赋值为黑色。

我是用opencv中的IplImage来存储图片的。

IplImage获取像素点的方式如下:

CvScalar s_hsv = cvGet2D(hsv, j, i);//获取像素点为(i, j)点的HSV的值,i是width值,j是height值

IplImage对像素点赋值的方式如下:

CvScalar s;

cvSet2D(hsv, j ,i, s);//对(i,j)处的像素点赋值

分别取得H,S,V分量,注意图像转化的时候BGR2HSV,所以s.val[0]是B或H的值,s.val[1]是G或S的值,s.val[2]则是R或V的值。

因为师弟喜欢用CvMat,所以输入都改成了CvMat,使用的时候inputImage是希望过滤的图片,outputImage则为输出图片,因为outputImage会在函数中进行空间申请与赋值,所以传入参数的时候直接把它设成NULL就可以了。

另外要注意一点,因为是对彩色图像做实验,所以如果传入的图片不是3通道的彩色图片,那么就会出内存错误。

以下打开图片或创建图片的方式都是单通道方式,会出现内存错误。

IplImage *input = cvLoadImage(path, 0),
CvMat* M = cvCreateMat(4,4,CV_32FC1); //或是8UC1, 因为C1表示nChannel = 1,也就是单通道

void colorFilter(CvMat *inputImage, CvMat *&outputImage)
{
 int i, j;
 IplImage* image = cvCreateImage(cvGetSize(inputImage), 8, 3);
 cvGetImage(inputImage, image); 
 IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(image), 8, 3 ); 
 
 cvCvtColor(image,hsv,CV_BGR2HSV);
 int width = hsv->width;
 int height = hsv->height;
 for (i = 0; i < height; i++)
 for (j = 0; j < width; j++)
 {
 CvScalar s_hsv = cvGet2D(hsv, i, j);//获取像素点为(j, i)点的HSV的值 
 /*
 opencv 的H范围是0~180,红色的H范围大概是(0~8)∪(160,180) 
 S是饱和度,一般是大于一个值,S过低就是灰色(参考值S>80),
 V是亮度,过低就是黑色,过高就是白色(参考值220>V>50)。
 */
 CvScalar s;
 if (!(((s_hsv.val[0]>0)&&(s_hsv.val[0]<8)) || (s_hsv.val[0]>120)&&(s_hsv.val[0]<180)))
 {
 s.val[0] =0;
 s.val[1]=0;
 s.val[2]=0;
 cvSet2D(hsv, i ,j, s);
 }
 
 }
 outputImage = cvCreateMat( hsv->height, hsv->width, CV_8UC3 );
 cvConvert(hsv, outputImage);
 cvNamedWindow("filter");
 cvShowImage("filter", hsv);
 waitKey(0);
 cvReleaseImage(&hsv);
}

关于函数还有一点要说明,H分量我取得是(0,8),(120,180),S与V分量没有做筛选,如果按照注释部分的进行筛选结果不是很好。

补充知识:opencv实现图像去除单一颜色背景

思路

opencv之颜色过滤如何只留下图片中的红色区域

因为背景是固定颜色,很容易筛选出背景,然后将其设为白色完全透明即可。

代码

#coding=utf-8
import cv2 as cv
bg_color = [197, 102, 6]
threshold = 3000

def calc_diff(pixel):
'''
计算pixel与背景的离差平方和,作为当前像素点与背景相似程度的度量
'''
  return (pixel[0]-bg_color[0])**2 + (pixel[1]-bg_color[1])**2 + (pixel[2]-bg_color[2])**2

def remove_bg():
  image_path = './logo.png'
  logo = cv.imread(image_path)
  logo = cv.cvtColor(logo, cv.COLOR_BGR2BGRA) #将图像转成带透明通道的BGRA格式
  h, w = logo.shape[0:2]
  for i in range(h):
    for j in range(w):
      if calc_diff(logo[i][j]) < threshold:
      #若果logo[i][j]为背景,将其颜色设为白色,且完全透明
        logo[i][j][0] = 255
        logo[i][j][1] = 255
        logo[i][j][2] = 255
        logo[i][j][3] = 0
 
  cv.imwrite("./logo_rmbg.png", logo)
        
if __name__ == '__main__':
  remove_bg()

使用方法

修改第5行的bg_color为图片背景的bgr值,以及第6行的threshold(threshold越大,覆盖的像素越多)。

效果:

opencv之颜色过滤如何只留下图片中的红色区域

emmm,事实证明背景附近的颜色不是严格的背景色,后来将字填充后好多了。

opencv之颜色过滤如何只留下图片中的红色区域

看完上述内容,是不是对opencv之颜色过滤如何只留下图片中的红色区域有进一步的了解,如果还想学习更多内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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