opencv2—（6）基于类的图像处理程序设计

传统的编程思路都是面向过程的，C++则是面向对象的编程，那么我们设计程序时应该充分使用C++封装的思想，把图像处理抽象成类。这样便于代码的维护和移植。

本篇的例子是构建一个简单算法，鉴别出图像中含有给定颜色的所有像素。该算法输入的是图像及颜色，并返回表示含有指定颜色的像素的二值图像。该算法还需要指定另一个参数，即对颜色偏差的容忍度。

但由于RGB颜色空间计算颜色之间的距离并不是衡量颜色相似度最好的方法，事实上，RGB并不是一个感知上均匀分布的色彩空间。为了解决这个问题，人们提出了感知上均匀分布的色彩空间，CIEL*a*b就是这样一个颜色空间。opencv函数cv::cvtColor可以轻易的在不同颜色空间进行转换。

下面贴代码：

ColorDetector.h

#pragma once

#include<opencv2\opencv.hpp>

#include<iostream>

class ColorDetector

{

private:

       cv::Mat m_converted;//转换颜色空间的图片

       int m_threshod;//容忍度偏差

       cv::Vec3b m_model;//要查找的颜色

public:

       cv::Mat m_result;//最终得到的二值图像

       ColorDetector();

       ~ColorDetector();

       void setModel(cv::Vec3b &target);//设置要查找的颜色

       

       void setModel(uchar red, uchar green, uchar blue);//设置查找颜色的接口，这种颜色值设置在RGB通道上

       

       void setModel2(uchar red, uchar green, uchar blue);//设置查找颜色的接口，这种颜色值转换到LAB颜色空间上

       

       void setThreshold(int distance);//设置容忍度的接口

       

       int getDistance(cv::Vec3b &pixls);//解算图像像素点与要查找的颜色的距离

       

       cv::Mat process(const cv::Mat &image);

       cv::Mat process2(const cv::Mat &image);

};

ColorDetector.cpp

#include "ColorDetector.h"

//构造函数，给成员变量初始化，容忍度偏差设为100，查找的三通道颜色默认设为0

ColorDetector::ColorDetector():m_threshod(100)

{

       m_model[0] = m_model[1] = m_model[2] = 0;

}

ColorDetector::~ColorDetector()

{

}

void ColorDetector::setModel(cv::Vec3b & target)

{

       m_model = target;//cv::Vec3b类型，三通道

}

void ColorDetector::setModel(uchar red, uchar green, uchar blue)

{

       m_model[0] = blue;

       m_model[1] = green;

       m_model[2] = red;

}

void ColorDetector::setModel2(uchar red, uchar green, uchar blue)

{

       cv::Mat tmp(1, 1, CV_8UC3);//定义一个三通道的像素点

       tmp.at<cv::Vec3b>(0, 0)[0] = blue;

       tmp.at<cv::Vec3b>(0, 0)[1] = green;

       tmp.at<cv::Vec3b>(0, 0)[2] = red;

       cv::cvtColor(tmp, tmp, CV_BGR2Lab);//颜色空间转换，把RGB——>Lab

       m_model = tmp.at<cv::Vec3b>(0, 0);

}

void ColorDetector::setThreshold(int distance)

{

       m_threshod = distance;//设置容忍度

}

//这里的距离公式采用1范数

int ColorDetector::getDistance(cv::Vec3b & pixls)

{

       return abs(pixls[0] - m_model[0])

              + abs(pixls[1] - m_model[1])

              + abs(pixls[2] - m_model[2]);

}

cv::Mat ColorDetector::process(const cv::Mat & image)

{

       m_result.create(image.size(), CV_8U);

       cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();

       cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();

       cv::Mat_<uchar>::iterator out = m_result.begin<uchar>();

       while (it != itend)

       {

              //循环遍历，把查找到的颜色转换为二值图像，这里按照RGB空间的颜色距离解算

              if (getDistance(*it) < m_threshod)

                     *out = 255;

              else

                     *out = 0;

              ++it;

              ++out;

       }

       return m_result;

}

cv::Mat ColorDetector::process2(const cv::Mat & image)

{

       m_result.create(image.size(), CV_8U);

       m_converted.create(image.size(), image.type());

       //把输入图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间

       cv::cvtColor(image, m_converted, CV_BGR2Lab);

       cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it = m_converted.begin<cv::Vec3b>();

       cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend = m_converted.end<cv::Vec3b>();

       cv::Mat_<uchar>::iterator out = m_result.begin<uchar>();

       while (it != itend)

       {

              if (getDistance(*it) < m_threshod)

                     *out = 255;

              else

                     *out = 0;

              ++it;

              ++out;

       }

       return m_result;

}

main.cpp

#include"ColorDetector.h"

int main()

{

       

       cv::Mat image = cv::imread("boldt.jpg");

       ColorDetector detector;//构造类

       

       detector.setModel(130, 190, 230);//查找蓝天的颜色

       cv::namedWindow("Process");

       cv::imshow("Process", detector.process(image));

       detector.setModel2(130, 190, 230);//查找蓝天的颜色

       cv::namedWindow("Process2");

       cv::imshow("Process2", detector.process2(image));

       

       cv::waitKey(0);

       return 0;

}

运行结果：

参考原图：