本文的主題實際上是影像的顏色空間的轉換，藉助一個顏色選取程式來說明OpenCV中顏色轉換函式的用法以及一些注意事項。
一、幾種常見的顏色空間：
RGB顏色空間：RGB採用加法混色法，因為它是描述各種“光”通過何種比例來產生顏色。光線從暗黑開始不斷疊加 產生顏色。RGB描述的是紅綠藍三色光的數值。數字影像儲存方面一般都是用RGB模式，值得注意的是OpenCV裡三通道的儲存順序是BGR。
HSV，HSI：這兩個顏色格式都是根據人眼對顏色的區分來定義的格式，其中H(hue)表示色相，S(saturation)表示飽和度，V(value)表示明度，I(intensity)代表了亮度。
Lab空間：模型中均勻改變對應於在感知顏色中的均勻改變，所以我們可以把Lab想像為顏色空間中的一個點，相鄰的點靠的越近說明兩者的顏色越接近，所以Lab空間常用來度量兩個顏色的相似性。
更多顏色空間的知識可以參考：http://en.wikipedia.org/wiki/Color_space
二、OpenCV中的顏色空間轉換
OpenCV裡通過cvtColor函式來完成圖片的顏色轉換，cvtColor是在opencv2/imgproc/imgproc.hpp標頭檔案中定義的，它的C++介面如下：
void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 )
src:輸入影像。
dst:輸出影像。
code:顏色轉換型別，比如：CV_BGR2Lab,CV_BGR2HSV,CV_HSV2BGR,CV_BGR2RGB。
dstCn:輸出影像的通道號，如果預設為0，則表示按輸入影像的通道數。
把image影像由BGR轉換為Lab：cvtColor(image,image,CV_BGR2Lab)
三、簡單的魔術棒程式
首先我們定義一個colorDetect類：
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
class colorDetect{ private: int minDist; //minium acceptable distance Vec3b target;//target color; Mat result; //the result public: colorDetect(); void SetMinDistance(int dist); void SetTargetColor(uchar red,uchar green,uchar blue); void SetTargetColor(Vec3b color); //set the target color Mat process(const Mat& image); //main process }; |
其中的minDist是我們定義的閾值用於限定兩種顏色之間的距離，相當於PhotoShop中魔術棒工具的閾值。
target是目標顏色，相當於種子顏色。result是儲存處理得到的結果。
process是主要的處理程式，下面我們來看process的內容。
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 |
Mat colorDetect::process(const Mat& image) { Mat ImageLab=image.clone(); result.create(image.rows,image.cols,CV_8U); //將image轉換為Lab格式儲存在ImageLab中 cvtColor(image,ImageLab,CV_BGR2Lab); //將目標顏色由BGR轉換為Lab Mat temp(1,1,CV_8UC3); temp.at<Vec3b>(0,0)=target;//建立了一張1*1的臨時影像並用目標顏色填充 cvtColor(temp,temp,CV_BGR2Lab); target=temp.at<Vec3b>(0,0);//再從臨時影像的Lab格式中取出目標顏色 // 建立處理用的迭代器 Mat_<Vec3b>::iterator it=ImageLab.begin<Vec3b>(); Mat_<Vec3b>::iterator itend=ImageLab.end<Vec3b>(); Mat_<uchar>::iterator itout=result.begin<uchar>(); while(it!=itend) { //兩個顏色值之間距離的計算 int dist=static_cast<int>(norm<int,3>(Vec3i((*it)[0]-target[0], (*it)[1]-target[1],(*it)[2]-target[2]))); if(dist<minDist) (*itout)=255; else (*itout)=0; it++; itout++; } return result; } |
程式中有2點需要特別注意：
1，在將影像轉換為Lab空間後，目標顏色也需要進行轉換，做法是建立了一個臨時影像。
2，判斷兩個顏色之間的距離運算了norm函式,它的運算是norm<typename,dim>(v)。其中v是一個dim維的向量。程式中是一個三維的適量，是兩個顏色值兩減後的結果。
那值得思考的是能不能把Vec3i((*it)[0]-target[0],(*it)[1]-target[1],(*it)[2]-target[2])替換為Vec3i((*it)-target)呢？答案是否的，因為(*it)-target在實際運算過程中會自動的把相減的結果進行型別限制。
我們對目標顏色和閾值進行這樣的設定後可以得到一個示例的效果：
cdet.SetTargetColor(150,150,150);
cdet.SetMinDistance(50);
