基于颜色先验的目标检测算法（1）

颜色信息是计算视觉中重要的特征量，基于颜色先验知识的目标检测算法在计算机视觉领域有着广泛的应用。所谓的先验知识，指先于经验的知识，即在没有直接观察到事物现象或没有通过实践体验的情况下，通过逻辑推理、思考或文化传承等方式获得的知识和经验。例如，黄种人的皮肤接近粉色、篮球的外边缘是圆形、天空是蓝色等等。那么，在一些特定的场景下，基于这些先验知识可以完成目标检测任务。

一、基本原理

基于颜色先验知识的目标检测算法主要利用颜色特征来识别和定位图像中的目标。颜色特征是图像中最直观、最明显的特征之一，它描述了图像中物体的表面属性。通过提取图像中的颜色特征，并与预先设定的颜色先验知识进行比较，可以实现目标的快速检测和识别。

二、颜色空间的选择与转换

1. 颜色空间的选择：在计算机视觉中，常用的颜色空间包括RGB、HSV、YUV等。RGB颜色空间是面向硬件的，而HSV和YUV颜色空间则更适合于颜色特征的提取和分析。HSV颜色空间将颜色表示为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量，这种表示方式更接近人类对颜色的感知和理解。YUV颜色空间则是将颜色信息（Y）和亮度信息（U、V）分离，便于对颜色进行独立处理。
2. 颜色空间的转换：在实际应用中，需要根据具体场景和目标特性选择合适的颜色空间，并进行相应的转换。例如，将RGB图像转换为HSV图像，以便更好地提取颜色特征。

三、颜色先验知识的获取与表示

1. 颜色先验知识的获取：颜色先验知识通常是通过人工标注、机器学习等方法获得的。人工标注需要人工对图像中的目标进行颜色标注，以获取目标的颜色特征。机器学习则可以通过训练模型来自动学习目标的颜色特征。
2. 颜色先验知识的表示：颜色先验知识可以用颜色直方图、颜色矩、颜色空间分布等来表示。这些表示方法能够有效地描述目标的颜色特征，并用于后续的目标检测任务。

四、目标检测算法的实现

1. 颜色特征提取：从图像中提取出与目标颜色相关的特征。这可以通过计算颜色直方图、颜色矩等来实现。提取的颜色特征需要与预先设定的颜色先验知识进行匹配。
2. 颜色匹配与检测：将提取的颜色特征与颜色先验知识进行匹配。如果匹配成功，则认为检测到了目标。颜色匹配算法可以基于颜色直方图的相似性度量、颜色矩的比较等方法来实现。
3. 目标定位与跟踪：在检测到目标后，需要进一步确定目标的位置和大小。这可以通过计算目标的边界框、质心等来实现。同时，还可以利用目标检测算法对目标进行连续跟踪，以获取目标的运动轨迹。

五、算法优化与改进

1. 光照处理：光照条件的变化对颜色信息的稳定性和准确性有很大影响。因此，需要对光照进行处理，以提高颜色特征的稳定性和鲁棒性。这可以通过直方图均衡化、对比度调整等方法来实现。
2. 噪声抑制：在图像采集和处理过程中，可能会产生噪声干扰。为了抑制噪声对目标检测的影响，可以采用滤波、形态学处理等方法。
3. 多模态融合：除了颜色信息外，还可以结合其他信息如形状、纹理等进行多模态识别。通过将颜色信息与其他特征进行融合，可以进一步提高目标检测的准确性和鲁棒性。

六、一个简单的例子

使用天空是蓝色的先验知识，完成一个天空的区域的检测任务。算法思路：

1. 避免使用固定阈值进行分割，计算每个像素值与蓝色（255，0，0）的欧式距离，形成颜色相似度矩阵Color_NC。对颜色相似度矩阵Color_NC使用OTSU的阈值分割方法进行自动阈值分割，并取反，得到图像中蓝色的二值图。

2. 选择二值图中最大的连通域：在大部分情况下，含有天空的图像，蓝色部分是面积最大的区域。

/*
* tip：在windows下，opencv的imread函数读取的图像是BGR的颜色顺序。
*/
cv::Mat detectSky(cv::Mat& input)
{
	//定义蓝色
	cv::Vec3f blue(255.0f, 0.0f, 0.0f);
	//颜色相似矩阵
	cv::Mat color_nc = cv::Mat::zeros(input.size(), CV_32FC1);
	//计算每个像素与蓝色的欧式距离作为相似度
	for (unsigned int r = 0; r < input.rows; r++)
	{
		//输入图像的行首地址
		unsigned char* input_data_ptr = input.ptr(r);
		//相似度矩阵的行首地址
		float* nc_data_ptr = (float*)color_nc.ptr(r);
		for (unsigned int c = 0; c < input.cols; c++)
		{
			float d_bule = blue[0] - input_data_ptr[c * 3];//blue
			float d_green = blue[1] - input_data_ptr[c * 3 + 1];//green
			float d_red = blue[2] - input_data_ptr[c * 3 + 2];//red
			//欧式距离
			nc_data_ptr[c] = std::sqrt(d_bule * d_bule + d_green * d_green + d_red * d_red);
		}
	}
	//归一化到0-1之间
	cv::normalize(color_nc, color_nc, 1.0, 0.0, cv::NORM_MINMAX);
	//转为8U
	color_nc.convertTo(color_nc, CV_8U, 255.0, 0.0);
	cv::imshow("蓝色欧式距离", color_nc);
	//OTSU阈值，并取反
	cv::Mat mask;
	cv::threshold(color_nc, mask, 128, 255, cv::THRESH_OTSU | cv::THRESH_BINARY_INV);
	//连通域提取
	cv::Mat comp_stats, comp_label, comp_center;
	int comp_nums = cv::connectedComponentsWithStats(mask, comp_label, comp_stats, comp_center);
	//获取最大连通域的label值
	unsigned int max_label = 0;
	float max_area = 0.0f;
	for (unsigned int i = 1; i < comp_nums; i++)//跳过背景
	{
		int area = comp_stats.at<int>(i, cv::CC_STAT_AREA);
		if (area > max_area)
		{
			max_area = area;
			max_label = i;
		}
	}

	//剔除mask中label值不是max_label的点：非天空点
	for (unsigned int r = 0; r < input.rows; r++)
	{
		unsigned int* label_data_ptr = (unsigned int*)comp_label.ptr(r);
		unsigned char* mask_data_ptr = mask.ptr(r);
		for (unsigned int c = 0; c < input.cols; c++)
		{
			if (label_data_ptr[c] != max_label)
				mask_data_ptr[c] = 0;
		}
	}
	return mask;
}

测试代码

int main()
{
	cv::Mat image = cv::imread("./image/1.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
	cv::Mat mask = detectSky(image);
	cv::imshow("原始图", image);
	cv::imshow("天空掩膜", mask);
	//将天空区域调整为偏红
	for (unsigned int r = 0; r < image.rows; r++)
	{
		unsigned char* image_data_ptr = image.ptr(r);
		unsigned char* mask_data_ptr = mask.ptr(r);
		for (unsigned int c = 0; c < image.cols; c++)
		{
			if (mask_data_ptr[c] > 0)
			{
				image_data_ptr[c * 3 + 2] += 128;
			}
		}
	}
	cv::imshow("掩膜回填", image);

	cv::waitKey();
	return 0;
}