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

#include

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 Vec3b >(0, 0) [ 0 ] = blue ;

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

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

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

       m_model = tmp.at 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_ Vec3b >:: const_iterator it = image .begin Vec3b >();

       cv:: Mat_ Vec3b >:: const_iterator itend = image .end 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_ Vec3b >:: const_iterator it = m_converted.begin Vec3b >();

       cv:: Mat_ Vec3b >:: const_iterator itend = m_converted.end 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：