本篇文章给大家分享的是有关怎么在C++中使用opencv把蓝底照片转化为白底照片,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
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具体如下:
#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv;//包含cv命名空间 int main() { char *origin="Original"; char *window="Image"; char *str="G:\\yay.jpg"; namedWindow(origin,1); namedWindow(window,1); Mat image=imread(str); if(!image.data) { cout<<"图像载入出现问题"<<endl; return 0; } Mat roi=image(Rect(20,20,20,20)); Mat hsvImg; cvtColor(image, hsvImg, CV_BGR2HSV); //将图像转换到HSV颜色空间 //分离HSV空间,v[0]为H色调,v[1]为S饱和度,v[2]为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;//蓝底的平均色调和平均饱和度 //取一块蓝色背景,计算出它的平均色调和平均饱和度 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; //遍历整个图像 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两个通道做阈值分割,把蓝色替换成红色 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; //红色底 //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]全调成0就是变成白色 //绿色底 //v[0].at<uchar>(j,i)=60; //蓝色底 //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); //将图像转换回RGB空间 imshow(origin,image); imshow(window,rgbImg); //加个滤波把边缘部分的值滤掉(此处应该用低通滤波器,但感觉不太好,还是不用了。) Mat result; GaussianBlur(rgbImg,result,Size(3,3),0.5); imshow(window,result); imwrite("new.jpg",result); waitKey(0); //system("pause"); return 0; }
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