基於RGB差值法的顏色分割
阿新 • • 發佈：2018-11-25
主要思想來自顏色分類論文《Goal Evaluation of Segmentation Algorithms for Traffic Sign Recognition》
RGB空間是通常的初始的空間，如果簡單的分割過程是其目的，使用RGB空間是比較好的選擇。然而，三個顏色之間的高相關性元件和光照變化顏色的效果資訊，使得它很難找到正確的閾值。在這個空間上，一個解決辦法是使用RGB的相對於歸一化，即除以R + G+ B。
這種方式，閾值在這個空間裡很容易地找到。然而，出現了一些問題：這個標準化的空間，因為照度低（低RGB值），該轉換是不穩定的，並在接近零的值，噪聲被放大。
檢測所用的閾值如下
其中ThR=0.4；ThG=0.3，ThB=0.4，thy=0.85
// 交通標誌檢測.cpp : 定義控制檯應用程式的入口點。 // #include "stdafx.h" #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <iostream>//這裡不要.h！ #include <string> #include<windows.h> using namespace std; int ifred=0; int ifgreen=0; int ifblue=0; int whetherRed(int rData,int gData,int bData,int T); int whetherBlue(int rData,int gData,int bData,int T); int whetherYellow(int rData,int gData,int bData,int T); int rednum=0; int bluenum=0; int yellownum=0; float rij,bij,gij; CvRect processImg(IplImage* img);//函式初始化 int main( ) { cvNamedWindow( "window1", 1 ); //建立視窗 cvNamedWindow( "window2", 1 ); //建立視窗 IplImage* pImg; //宣告IplImage指標 pImg = cvLoadImage( "P6250063.TIF"/*argv[1]*/, 1);//需要檢測的圖片名稱 IplImage *RChannel,*GChannel,*BChannel,*tempImg,*middleImg; CvSize Size1;//OpenCV的基本資料型別之一。表示矩陣框大小，以畫素為精度。與CvPoint結構類似，但資料成員是integer型別的width和height。 Size1 = cvGetSize(pImg);//OpenCV提供的一種操作矩陣影象的函式。得到二維的陣列的尺寸，以CvSize返回。 RChannel = cvCreateImage(Size1, IPL_DEPTH_8U, 1);//建立頭並分配資料,IPL_DEPTH_8U - 無符號8位整型 GChannel = cvCreateImage(Size1, IPL_DEPTH_8U, 1); BChannel = cvCreateImage(Size1, IPL_DEPTH_8U, 1); cvSplit(pImg, BChannel, GChannel, RChannel, NULL);//分割多通道陣列成幾個單通道陣列或者從陣列中提取一個通道 tempImg = cvCreateImage(Size1, IPL_DEPTH_8U, 1);//CreateImage建立頭並分配資料 CvMat mat = cvMat(Size1.height,Size1.width,IPL_DEPTH_8U,NULL);//CvMat 多通道矩陣 CvMat mat2 = cvMat(Size1.height,Size1.width,IPL_DEPTH_8U,NULL); CvMat mat3 = cvMat(Size1.height,Size1.width,IPL_DEPTH_8U,NULL); CvMat* Rmat;//指標 CvMat* Gmat; CvMat* Bmat; int rData; int gData; int bData; int temp=0; CvRect resultRect;//矩形框的偏移和大小 Rmat = cvGetMat(RChannel, &mat, 0, 0);//轉換成向量 Gmat = cvGetMat(GChannel, &mat2, 0, 0); Bmat = cvGetMat(BChannel, &mat3, 0, 0); for (int i = 0;i<pImg->height;i++) { for (int j = 0;j<pImg->width;j++) { int ifred=0;//重新賦值！坑爹啊！ int ifgreen=0; int ifyellow=0; int temp=0; rData = (int)CV_MAT_ELEM(*Rmat, uchar, i, j);//opencv中用來訪問矩陣每個元素的巨集，這個巨集只對單通道矩陣有效，多通道會報錯 gData = (int)CV_MAT_ELEM(*Gmat, uchar, i, j); bData = (int)CV_MAT_ELEM(*Bmat, uchar, i, j); float sum=rData+gData+bData; float rr=rData; float gg=gData; float bb=bData; rij=rData/sum; gij=gData/sum; bij=bData/sum; ifred=whetherRed(rData,gData,bData,50); ifblue=whetherBlue(rData,gData,bData,50); ifyellow=whetherYellow(rData,gData,bData,50); if((ifred==255)||(ifblue==255)||(ifyellow==255)) { temp=255; } cvSet2D(&mat,i,j,cvScalar(temp));//Set*D修改指定的陣列 cvSet2D 給某個點賦值。cvGet2D 獲得某個點的值, idx0=hight 行值, idx1=width 列值。函式返回的是一個CvScalar 容器，其引數中也有兩個方向的座標;CvScalar定義可存放1—4個數值的數值， } } middleImg = cvGetImage(&mat,tempImg);//GetImage從不確定陣列返回影象頭 cvShowImage( "window2", middleImg ); //顯示影象 resultRect = processImg(middleImg); if((rednum>=yellownum)&&(rednum>=bluenum)) cout<<"檢測到紅色標誌！"<<endl; if((bluenum>=yellownum)&&(bluenum>=rednum)) cout<<"檢測到藍色標誌！"<<endl; if((yellownum>=bluenum)&&(yellownum>=rednum)) cout<<"檢測到黃色標誌！"<<endl; cvRectangle( pImg, cvPoint(resultRect.x,resultRect.y), cvPoint(resultRect.x + resultRect.width,resultRect.y + resultRect.height), CV_RGB(0,255,0),1, 8, 0 );//Rectangle繪製簡單、指定粗細或者帶填充的 矩形 cvShowImage( "window1", pImg ); //顯示影象 cvWaitKey(0); //等待按鍵 cvDestroyWindow( "window1" );//銷燬視窗 cvDestroyWindow( "window2" );//銷燬視窗 cvReleaseImage( &pImg ); //釋放影象 return 0; } int whetherRed(int rData,int gData,int bData,int T) { //int deltaRG, deltaRB; //deltaRG = rData - gData; //deltaRB = rData - bData; if ((rij >= 0.4)&&(gij <= 0.3)) { rednum++; return 255; } //return 0; } int whetherYellow(int rData,int gData,int bData,int T) { //int deltaGR, deltaGB; //deltaGR = gData - rData; //deltaGB = gData - bData; if ((rij+gij)>=0.85) { yellownum++; return 255; } //return 0; } int whetherBlue(int rData,int gData,int bData,int T) { //int deltaBR, deltaBG; //deltaBR = bData - rData; //deltaBG = bData - gData; if (bij>=0.4 ) { bluenum++; return 255; } //return 0; } CvRect processImg(IplImage* img) { CvMemStorage *stor = 0;//記憶體儲存器是一個可用來儲存諸如序列，輪廓，圖形,子劃分等動態增長資料結構的底層結構。它是由一系列以同等大小的記憶體塊構成，呈列表型 CvSeq * cont = NULL,*conttmp = NULL;//CvSeq可動態增長元素序列 CvSeq * contMax=NULL; int Number_Object =0; int contour_area_tmp = 0; int contour_area_max = 0; CvRect resultRect = {0,0,0,0}; cvSmooth(img,img,CV_MEDIAN,3);//各種方法的影象平滑 stor = cvCreateMemStorage(0);//儲存塊的大小以位元組表示。如果大小是 0 byte, 則將該塊設定成預設值 cont = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), stor); //儲存面積最大輪廓陣列 contMax = cvCreateSeq(CV_SEQ_ELTYPE_POINT, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), stor); Number_Object = cvFindContours( img, stor, &cont, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL , CV_CHAIN_APPROX_NONE , cvPoint(0,0) );//在二值影象中尋找輪廓 conttmp = cont; bool check = TRUE;//bool是布林型變數，也就是邏輯型變數的定義符，類似於float,double等 CvPoint* pointTmp;//二維座標系下的點，型別為整型 int mostLeft = img->width - 1,mostRight = 0,mostHigh = img->height-1,mostlow=0; for(;cont;cont = cont->h_next)//h_next??????? { if (CV_IS_SEQ_POLYGON( cont ))//POLYGON多邊形；多角形物體 { for (int i = 0; cvGetSeqElem(cont, i)!=0;i++)//返回索引所指定的元素指標 { pointTmp = (CvPoint*)cvGetSeqElem(cont, i); if (pointTmp->y < 2||pointTmp->x < 2||pointTmp->y > img->height-3||pointTmp->x > img->width) { check = FALSE;break; } } } if (check) { contour_area_tmp = (int)fabs(cvContourArea( cont, CV_WHOLE_SEQ )); //計算整個輪廓或部分輪廓的面積 if(contour_area_tmp > contour_area_max) { contour_area_max = contour_area_tmp; contMax = cont;//把最大面積的輪廓賦值給conmax } } } if (conttmp&&contMax) { if (CV_IS_SEQ_POLYGON( contMax )) { for (int i = 0; cvGetSeqElem(contMax, i)!=0;i++) { pointTmp = (CvPoint*)cvGetSeqElem(contMax, i); if (pointTmp->x < mostLeft) { mostLeft = pointTmp->x; } if (pointTmp->x > mostRight) { mostRight = pointTmp->x; } if (pointTmp->y < mostHigh) { mostHigh = pointTmp->y; } if(pointTmp->y>mostlow) { mostlow=pointTmp->y; } } resultRect.x = mostLeft; resultRect.y = mostHigh; resultRect.width = mostRight - mostLeft; resultRect.height= mostlow - mostHigh; } } return resultRect; }