09.OpenCV色彩空间应用之ROI提取

OpenCV色彩空间应用之ROI提取

1.引言

在RGB色彩空间中，颜色由红、绿、蓝三个通道描述，但这种描述方式对于颜色提取并不直观，尤其在光照变化较大的情况下容易受到影响。HSV色彩空间则将颜色分为三个分量：

• Hue（色相）： 表示颜色的基本属性，比如红色、蓝色、绿色等，范围一般是0~179（在OpenCV中）。
• Saturation（饱和度）： 表示颜色的纯度，饱和度高的颜色看起来更鲜艳。
• Value（明度）： 表示颜色的亮度，高明度的颜色显得更亮。

由于HSV色彩空间能够更好地分离颜色信息和亮度信息，因此在进行颜色过滤和目标检测时具有很大优势。

基于这种方式的应用之一就是主播直播时都是绿幕背景，然后有软件自动生成各种特效。

2.使用HSV提取ROI的原理

提取ROI的基本流程通常包括以下几个步骤：

1. 图像预处理： 加载原始图像，并进行适当的预处理（如高斯模糊）以减少噪声。
2. 颜色空间转换： 将BGR图像转换为HSV色彩空间，使得颜色信息与亮度分离。
3. 颜色阈值设定： 根据待提取目标的颜色特点，设置HSV的阈值范围（低阈值和高阈值）。
4. 二值化处理： 利用**inRange()**函数生成掩膜（mask），使得在指定阈值内的像素被保留。
5. ROI提取： 使用掩膜对原始图像进行按位与操作，从而提取出感兴趣区域。

这种方法在提取颜色明显与背景区分的目标时效果尤为显著，如提取特定颜色的物体、车牌识别等。

3.提取函数inRange

void cv::inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst);

各参数说明如下：

• src：输入图像，可以是单通道或多通道图像。
• lowerb：每个通道的下边界数组或标量。
• upperb：每个通道的上边界数组或标量。
• dst：输出图像，与输入图像尺寸相同且为单通道二值图像（CV_8U 类型）。

3.1HSV取值表

这个是网友提供的，没有标准的，每个人对颜色的感受不一样，包括不同显示设备对颜色显示也是有差异的，大部分都是经验值通过实验计算的范围

H: 0— 180

S: 0— 255

V: 0— 255

此处把部分红色归为紫色范围：

4、参考代码与效果

#include "stdio.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;

int main()
{
	cv::Mat srcImage=cv::imread("eagle.png");
	//HSV颜色转换
	Mat hsvImage;
	cvtColor(srcImage, hsvImage, COLOR_BGR2HSV);
	//提取指定范围数据
	Mat mask;
	inRange(hsvImage, Scalar(35, 43, 46), Scalar(77, 255, 255), mask);
	//像素逻辑操作 获取ROI掩膜
	bitwise_not(mask, mask);
	//重新生成新的图片
	Mat dstImage=Mat::zeros(hsvImage.rows, hsvImage.cols, hsvImage.type());
	dstImage = Scalar(200, 60, 60);
	srcImage.copyTo(dstImage, mask);

	imshow("src", srcImage);
	imshow("mask", mask);
	imshow("dst", dstImage);
	waitKey();
	cv::destroyAllWindows();

	return 0;
}

1. 加载图像并转换到 HSV 色彩空间。
2. 使用 inRange 函数对图像进行阈值处理，生成特定颜色区域的掩膜。
3. 反转掩膜，使得需要提取的区域对应白色（非零）。
4. 创建背景图像并赋初值，通过掩膜将原图中的目标区域复制到背景图上。
5. 显示各个结果图像。

如下图把绿色替换为蓝色。这种方法可以快速实现复杂为物体提取