C/C++ 图像颜色判断

最新推荐文章于 2023-07-05 15:10:50 发布

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#深度学习 #pytorch #人工智能

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这段代码主要展示了如何使用OpenCV进行图像处理，通过inRange函数对图像进行二值化处理，然后遍历图像计算黑色像素点的比例。当黑色像素点比例超过0.85时，在原始图像上标注'HelmetW'。涉及到的技术包括图像二值化、像素点统计和文字标注。

if ((int)res[j].class_id == 0)
{
    cv:Mat imgThresholded;
    sum, blacksum = 0;
    head_num++;
    cv::Mat dst = ori_img(helmet_r);
    inRange(dst, Scalar(0, 0, 0), Scalar(127, 127, 127), imgThresholded); //黑色
    for(int i = 0; i < imgThresholded.rows; ++i){         //遍历行
        for(int j = 0; j < imgThresholded.cols; ++j){
                sum++;
                if (imgThresholded.at<uchar>(i, j)>10){blacksum++;}}}
    black_rate = blacksum/sum;
    if (black_rate > 0.85){
        cv::putText(pr_img, " helmet W", cv::Point(r.x, r.y - 1), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF, 0xFF), 2);
    }
}