C++中如何使用OpenCV實現證件照藍底換成白底功能

這篇文章主要介紹了C++中如何使用OpenCV實現證件照藍底換成白底功能，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

主要步驟為：

1.把RGB圖像轉換到HSV空間

2.取背景的一小塊20*20，計算藍色背景的平均色調和飽和度

3.設置閾值，取出藍色背景替換為紅色背景

4.把HSV圖像轉換會RGB空間

5.濾波器去除邊緣效應

具體代碼為：

// change_color.cpp : 定義控制臺應用程序的入口點。//證件照從藍色底換成紅色底//#include "stdafx.h"#include <iostream>#include <opencv2\core\core.hpp>#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(){    char *origin="Original";    char *window="Image";    char *str="C:\\Users\\ltc\\Desktop\\nihao.jpg";    namedWindow(origin,1);    namedWindow(window,1);    Mat image=imread(str);    if(!image.data)    {        cout<<"圖像載入出現問題"<<endl;        return 0;    }    Mat roi=image(Rect(20,20,20,20));    Mat hsvImg;    cvtColor(image, hsvImg, CV_BGR2HSV); //將圖像轉換到HSV顏色空間    //分離HSV空間，v[0]為H色調，v[1]為S飽和度，v[2]為v灰度     vector<Mat> v;    split(hsvImg,v);    Mat roiH=v[0](Rect(20,20,20,20));    Mat roiS=v[1](Rect(20,20,20,20));    int SumH=0;    int SumS=0;    int avgH, avgS;//藍底的平均色調和平均飽和度    //取一塊藍色背景，計算出它的平均色調和平均飽和度    for(int i=0; i<20; i++)    {        for(int j=0; j<20; j++)        {            /*SumH=SumH+roiH(i,j);*/            SumH=int(roiH.at<uchar>(j,i))+SumH;            SumS=int(roiS.at<uchar>(j,i))+SumS;        }    }    avgH=SumH/400;    avgS=SumS/400;    //遍歷整個圖像    int nl=hsvImg.rows;    int nc=hsvImg.cols;    int step=10;    for(int j=0; j<nl; j++)    {        for(int i=0; i<nc; i++)        {            //以H.S兩個通道做閾值分割，把藍色替換成紅色            if((v[0].at<uchar>(j,i))<=(avgH+5) && v[0].at<uchar>(j,i)>=(avgH-5)                &&(v[1].at<uchar>(j,i))<=(avgS+40) && v[1].at<uchar>(j,i)>=(avgS-40))            {                //cout<<int(v[0].at<uchar>(j,i))<<endl;                //紅色底                //v[0].at<uchar>(j,i)=0;                //白色底                v[0].at<uchar>(j,i)=0;                v[1].at<uchar>(j,i)=0; //V[0]和V[1]全調成0就是變成白色                //綠色底                //v[0].at<uchar>(j,i)=60;                //藍色底                //v[0].at<uchar>(j,i)=120;                /*cout<<int(v[0].at<uchar>(j,i))<<endl;*/            }        }    }    Mat finImg;    merge(v,finImg);    Mat rgbImg;    cvtColor(finImg,rgbImg, CV_HSV2BGR); //將圖像轉換回RGB空間    imshow(origin,image);    imshow(window,rgbImg);    //加個濾波把邊緣部分的值濾掉（此處應該用低通濾波器，但感覺不太好，還是不用了。）    Mat result;    GaussianBlur(rgbImg,result,Size(3,3),0.5);    imshow(window,result);    imwrite("nihaoWhite.jpg",result);    waitKey(0);    //system("pause");    return 0;}////遍歷整個圖像//int nl=hsvImg.rows;//int nc=hsvImg.cols * hsvImg.channels();//for(int j=0; j<nl; j++)//{//    uchar *data=hsvImg.ptr<uchar>(j);//    for(int i=0; i<nc; i++)//    {//        cout<<int(data[i])<<" ";//    }//}

這里面主要說明一下：

HSV模型

倒錐形模型：

這個模型就是按色彩、深淺、明暗來描述的。

H是色彩

S是深淺， S = 0時，只有灰度

V是明暗，表示色彩的明亮程度，但與光強無直接聯系，（意思是有一點點聯系吧）。

在這個程序里

色調主要是由V[0]來控制的

hsv是一個360度的模型 每個角度代表一種顏色

0度是紅色

120度是綠色

240度是藍色

但是OpenCV里最大值是255 所以它會對色調除以2，就是最大值是180

綠色對應的讓它等于60 藍色對應的就是120

換不同的背景只需要改動：

//紅色底v[0].at<uchar>(j,i)=0;//白色底v[0].at<uchar>(j,i)=0;v[1].at<uchar>(j,i)=0; //V[0]和V[1]全調成0就是變成白色//綠色底v[0].at<uchar>(j,i)=60;//藍色底v[0].at<uchar>(j,i)=120;

改動的位置就不需要說明了吧！這個方法的效果確實不錯，大贊！

畢竟是老師的圖片，不能輕易放出來，網上的也不能隨便用吧！哈哈

那就放張我最愛的崩壞3吧！

附錄

提取圖像中指定顏色的像素區域

#include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace cv;class ColorDetector{private:    //最小可接受距離    int minDist;    //目標色    cv::Vec3b target;    //結果圖像    cv::Mat result;//計算與目標顏色的距離int getDistance(cv::Vec3b color){    return abs(color[0] - target[0]) + abs(color[1] - target[1]) + abs(color[2] - target[2]);}public:    //空構造函數    ColorDetector() :minDist(100)    {    //初始化默認參數    target[0] = target[1] = target[2] = 0;    }    void setColorDistanceThreshold(int distance);    int getColorDistanceThreshold() const;    void setTargetColor(unsigned char red, unsigned char green, unsigned char blue);    void setTargetColor(cv::Vec3b color);    cv::Vec3b getTargetColor() const;    cv::Mat ColorDetector::process(const cv::Mat &image);    };//設置色彩距離閾值，閾值必須是正的，否則設為0void ColorDetector::setColorDistanceThreshold(int distance){    if (distance < 0)    distance = 0;    minDist = distance;}//獲取色彩距離閾值int ColorDetector::getColorDistanceThreshold() const{    return minDist;}//設置需檢測的顏色void ColorDetector::setTargetColor(unsigned char red, unsigned char green, unsigned char blue){    //BGR順序    target[2] = red;    target[1] = green;    target[0] = blue;}//設置需檢測的顏色void ColorDetector::setTargetColor(cv::Vec3b color){    target = color;}//獲取需檢測的顏色cv::Vec3b ColorDetector::getTargetColor() const{    return target;}cv::Mat ColorDetector::process(const cv::Mat &image)//核心的處理方法{    //按需重新分配二值圖像    //與輸入圖像的尺寸相同，但是只有一個通道    result.create(image.rows, image.cols, CV_8U);    //得到迭代器    cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();    cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();    cv::Mat_<uchar>::iterator itout = result.begin<uchar>();    for (; it != itend; ++it, ++itout)//處理每個像素    {        //計算離目標顏色的距離        if (getDistance(*it) < minDist)        {            *itout = 255;        }        else        {            *itout = 0;        }    }        return result;}int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){    //1.創建圖像處理的對象    ColorDetector cdetect;    //2.讀取輸入圖像    cv::Mat image = cv::imread("boldt.jpg");    if (!image.data)    {        return 0;    }    //3.設置輸入參數    cdetect.setTargetColor(130, 190, 230);//藍天的顏色    cv::namedWindow("result");    //4.處理并顯示結果    cv::imshow("result", cdetect.process(image));    cv::waitKey();    return 0;}

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