opencv3.4获取图片特定颜色区域并进行替换

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-03-19 02:38 373阅读 0赞

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2J3YW5naw_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

现需要对图像中的某区域进行颜色替换，效果如上图所示，左一为原图，中间位提取的紫色区域，右图为颜色替换结果，由于没有细致调参数所以效果表现不是很好，但是相关思路可以提供参考。代码如下：

#include <iostream>
    #include <vector>
    
    #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
    #include <opencv2/core/core.hpp>
    #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
    
    #define WINDOWS_NAME "混合图像"
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    
    
    cv::Mat img1 = cv::imread("../TestChangeColor/test.jpg", 1);//
    cv::Mat gray1,gray2,addWeightMat;
    cv::Mat result2;
    cv::Mat subMat= cv::Mat::zeros(img1.size(), CV_8UC1);
    cv::Mat purpleMat;//二值图像
    cv::Mat purpleToMorph;
    
    int pThreshold = 80;
    int pContrast =  12;
    
    /*
     * 1.检测紫色区域---->判断是否有紫色区域
     * 2.提取紫色---->二值图像像素点位置
     * 3.颜色替换---->输出替换图
     *
     * */
    
    void onThresholdValueChange(int ,void* tempMat)
    {
        cv::Mat mat2 = *(cv::Mat*)tempMat;
        cv::Mat mat1 = mat2.clone();
        cv::Mat gray1;
        cv::cvtColor(mat1,gray1,CV_BGR2GRAY);
    
        for(int i = 0 ; i < img1.rows; i ++)
        {
            for(int j = 0 ; j < img1.cols; j ++)
            {
                if(purpleToMorph.at<uchar>(i,j) == 255)
                {
                    float alpha = gray1.at<uchar>(i, j) - (float)pThreshold;
                    if(alpha < 0) alpha = 0;
        //            float b = mat1.at<cv::Vec3b>(i, j)[0];
                    float g = mat1.at<cv::Vec3b>(i, j)[1];
        //            float r = mat1.at<cv::Vec3b>(i, j)[2];
                    g *= 1 + (alpha / 256.0) * pContrast;
                    if(g > 255)
                        g = 255;
                    mat1.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = g;
                }
            }
        }
    
        imshow(WINDOWS_NAME,mat1);
    
    }
    
    
    void onContrastValueChange(int ,void* tempMat)
    {
    
        cv::Mat mat2 = *(cv::Mat*)tempMat;
        cv::Mat mat1 = mat2.clone();
        cv::Mat gray1;
        cv::cvtColor(mat1,gray1,CV_BGR2GRAY);
    
        for(int i = 0 ; i < mat1.rows; i ++)
        {
            for(int j = 0 ; j < mat1.cols; j ++)
            {
                if(purpleToMorph.at<uchar>(i,j) == 255)
                {
                    float alpha = gray1.at<uchar>(i, j) - (float)pThreshold;
                    if(alpha < 0) alpha = 0;
        //            float b = mat1.at<cv::Vec3b>(i, j)[0];
                    float g = mat1.at<cv::Vec3b>(i, j)[1];
        //            float r = mat1.at<cv::Vec3b>(i, j)[2];
                    g *= 1 + (alpha / 256.0) * pContrast;
    //                g += 30 + (alpha / 100.0) * pContrast;
                    if(g > 255)
                        g = 255;
                    mat1.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = g;
                }
            }
        }
    
        imwrite("../TestChangeColor/result1.jpg",mat1);
        imshow(WINDOWS_NAME,mat1);
    }
    
    void testChangeColor()
    {
    
        cv::resize(img1,img1,Size(400,400));
        namedWindow("src",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("src",img1);
        cv::Mat baseMat = cv::Mat::zeros(img1.size(), CV_8UC3);
        /*识别出紫色区域：RGB转HSV--->HSV空间能够非常直观的表达色彩的明暗，色调，以及鲜艳程度
         *
         * */
        cv::Mat hsvMat;
        cv::cvtColor(img1,hsvMat,CV_RGB2HSV);
        cv::cvtColor(img1,gray1,CV_BGR2GRAY);
    
    //    imshow("hsv",hsvMat);
        namedWindow("gray",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("gray",gray1);
        Scalar lowPurple = Scalar(110, 43, 46);//紫色对应的HSV最小值Scalar(125, 43, 46)
        Scalar highPurple = Scalar(155, 255, 255);//紫色对应的HSV最大值(155, 255, 255)
    
        cv::inRange(hsvMat,lowPurple,highPurple,purpleMat);
    
    
        cv::Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(15,15),Point(-1,-1));
        morphologyEx(purpleMat,purpleToMorph,MORPH_OPEN,kernel,Point(-1,-1));
    
    
        cv::resize(purpleToMorph,purpleToMorph,Size(400,400));
        namedWindow("purple",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("purple",purpleToMorph);
    
        /*
         * int createTrackbar
         * (
            const string& trackerbarname, //创建滑动条的名字
            const string winname, //所在窗口的名字
            int* value, //一个指向整型的指针，表示滑块的位置，在创建时，滑块的初始位置就是该变量当前的值。
            int count, //滑块可以达到的最大位置的值。滑块最小位置的值始终为0
            TrackbarCallback onChange=0, //这个参数和回调函数有关，这是一个指向回调函数地址的指针，当滑动条上位置改变的时候，回调函数就会再次执行，
            void* userdata=0//用户传给回调函数的数据，用来处理轨迹条事件。如果使用的value实参是全局变量，可以不去管userdata参数。
            );
    */
        namedWindow(WINDOWS_NAME,CV_WINDOW_AUTOSIZE);//createTrackbar之前定义才能出滑块
        createTrackbar("Threshold Value",WINDOWS_NAME,&pThreshold,255,onThresholdValueChange,&img1);
        onThresholdValueChange(pThreshold,&img1);
    
        createTrackbar("Contrast Value",WINDOWS_NAME,&pContrast,255,onContrastValueChange,&img1);
        onContrastValueChange(pContrast,&img1);
    
        cv::waitKey(0);
    
    }
    
    
    int main(int argc, char *argv[])
    {
    
        testChangeColor();
    
        return 0;
    }

参考文献

\[1\] [【OpenCV】HSV颜色识别-HSV基本颜色分量范围][OpenCV_HSV_-HSV]

[完整代码下载][Link 1]

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[OpenCV_HSV_-HSV]: https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776
[Link 1]: https://download.csdn.net/download/bwangk/10990185