opencv 彩色图像分割（inrange） 

 

原文地址： https://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7648433.html

灰度图像大多通过算子寻找边缘和区域生长融合来分割图像。

　　彩色图像增加了色彩信息，可以通过不同的色彩值来分割图像，常用彩色空间HSV/HSI, RGB, LAB等都可以用于分割！

　　笔者主要介绍inrange() 来划分颜色区域。先看看OpenCV的文档：

　　C++: void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)

　　C: void cvInRangeS(const CvArr* src, CvScalar lower, CvScalar upper, CvArr* dst) 

• src – first input array.  //
• lowerb – inclusive lower boundary array or a scalar.
• upperb – inclusive upper boundary array or a scalar.
• dst – output array of the same size as src and CV_8U type

• For two-channel arrays:

  

• and so forth.

　　意思主要是：

　　src：输入图像，CV2常用Mat类型；

　　lowerb：lower boundary下限，scalar类型的像素值，单通道scalar取一个值就行，彩图3通道scalar三个值；

　　upperb：上限，类型与lowerb同理；

　　dst：输出图像，尺寸与src一致，类型是CV_8U，但没有指定通道数。

　　对于多通道的输入，输出结果是各个通道的结果相与，当各通道结果都在上下限之内时，输出为255，否则为0。因此也有人将输出理解为掩码模板！

 

看个例子吧：

int hmax = 360;
int hmax_Max = 360;
//饱和度  
int smin = 0;
int smin_Max = 255;
int smax = 255;
int smax_Max = 255;
//亮度  
int vmin = 106;
int vmin_Max = 255;
int vmax = 250;
int vmax_Max = 255;
//显示原图的窗口  
string windowName = "src";
//输出图像的显示窗口  
string dstName = "dst";
//输出图像  
Mat dst;
//回调函数  
void callBack(int, void*)
{
    //输出图像分配内存  
    dst = Mat::zeros(img.size(), CV_32FC3);
    //掩码  
    Mat mask;
    inRange(hsv, Scalar(hmin, smin / float(smin_Max), vmin / float(vmin_Max)), Scalar(hmax, smax / float(smax_Max), vmax / float(vmax_Max)), mask);
    //只保留  
    for (int r = 0; r < bgr.rows; r++)
    {
        for (int c = 0; c < bgr.cols; c++)
        {
            if (mask.at<uchar>(r, c) == 255)
            {
                dst.at<Vec3f>(r, c) = bgr.at<Vec3f>(r, c);
            }
        }
    }
    //输出图像  
    imshow(dstName, dst);
    //保存图像  
    dst.convertTo(dst, CV_8UC3, 255.0, 0);
    imwrite("HSV_inRange.jpg", dst);
}
void test_main()
{
    //输入图像  
    img = imread("E:\\素材图片\\1.png",1);
    if (!img.data || img.channels() != 3)
        return ;
    imshow(windowName, img);
    //彩色图像的灰度值归一化  
    img.convertTo(bgr, CV_32FC3, 1.0 / 255, 0);
    //颜色空间转换  
    cvtColor(bgr, hsv, COLOR_BGR2HSV);
    //定义输出图像的显示窗口  
    namedWindow(dstName, WINDOW_NORMAL);
    //调节色相 H  
    createTrackbar("hmin", dstName, &hmin, hmin_Max, callBack);
    createTrackbar("hmax", dstName, &hmax, hmax_Max, callBack);
    //调节饱和度 S  
    createTrackbar("smin", dstName, &smin, smin_Max, callBack);
    createTrackbar("smax", dstName, &smax, smax_Max, callBack);
    //调节亮度 V  
    createTrackbar("vmin", dstName, &vmin, vmin_Max, callBack);
    createTrackbar("vmax", dstName, &vmax, vmax_Max, callBack);
    callBack(0, 0);
    waitKey(0);
    return;
}

函数外的为全局变量，头文件自己加上就行。

　　放两张不同的图片分割结果：

 

 

 

  第一种是通过调节H值将红色和绿色分割开，SV的值我选择保持默认。（忽略结果图右下角的输入法。。。） 

 

　　　　　　

 

　　第二种调节H值并没有什么改善，但是可以调节S饱和度，将车牌前景和背景对比的更加强烈。（忽略结果图右下角的输入法。。。）

原文博主:https://github.com/chenzhefan/inrange_color