围绕轮廓对象生成颜色直方图

Question

嗨，OpenCV/Emgu 高手们，

我有一个正在为其生成轮廓的图像，如下所示。我正在尝试基于颜色直方图修剪搜索空间以查找图像。如何获取仅围绕显着物体轮廓的掩码并阻止其余部分。因此，我有两个问题：

1. 如何“反转”轮廓外的图像？洪水填充反转，不是吗？我对 OpenCV 中的所有选项感到困惑。

2. 其次，在这种情况下（红色汽车），如何从轮廓对象生成 1-d 颜色直方图来排除黑色背景，并仅生成包括汽车的颜色直方图。

如何在 OpenCV 中执行此操作（最好使用 Emgu/C# 代码）？

- Mikos

Answer 1

也许类似这样？使用Python绑定完成，但易于将方法转换为其他绑定...

#!/usr/local/bin/python

import cv 
import colorsys

# get orginal image
orig = cv.LoadImage('car.jpg')

# show orginal 
cv.ShowImage("orig", orig)

# get mask image
maskimg = cv.LoadImage('carcontour.jpg')

# split original image into hue and value
hsv = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig),8,3)
hue = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig),8,1)
val = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig),8,1)
cv.CvtColor(maskimg,hsv,cv.CV_BGR2HSV)
cv.Split(hsv, hue, None, val, None)

# build mask from val image, select values NOT black
mask = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig),8,1)
cv.Threshold(val,mask,0,255,cv.CV_THRESH_BINARY)

# show the mask
cv.ShowImage("mask", mask)

# calculate colour (hue) histgram of only masked area
hue_bins = 180 
hue_range = [0,180]
hist = cv.CreateHist([hue_bins], cv.CV_HIST_ARRAY, [hue_range], 1) 
cv.CalcHist([hue],hist,0,mask)

# create the colour histogram 
(_, max_value, _, _) = cv.GetMinMaxHistValue(hist)
histimg = cv.CreateImage((hue_bins*2, 200), 8, 3) 
for h in range(hue_bins):
  bin_val = cv.QueryHistValue_1D(hist,h)
  norm_val = cv.Round((bin_val/max_value)*200)
  rgb_val = colorsys.hsv_to_rgb(float(h)/180.0,1.0,1.0) 
  cv.Rectangle(histimg,(h*2,0),
                ((h+1)*2-1, norm_val),
                cv.RGB(rgb_val[0]*255,rgb_val[1]*255,rgb_val[2]*255),
                cv.CV_FILLED)
cv.ShowImage("hist",histimg)

# wait for key press
cv.WaitKey(-1)

这里找到掩膜有点繁琐，也许是由于图像中的JPEG压缩伪影造成的...如果你有原始轮廓，很容易将其“渲染”成掩膜。

示例直方图呈现函数也有些基础 - 但我认为它展示了这个想法（以及车主要是红色的方式）。请注意，OpenCV对色调范围的解释只从[0-180]度。

编辑：如果你想使用掩膜计算原始图像中的颜色 - 请从第15行开始进行编辑。

# split original image into hue
hsv = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig),8,3)
hue = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig),8,1)
cv.CvtColor(orig,hsv,cv.CV_BGR2HSV)
cv.Split(hsv, hue, None, None, None)

# split mask image into val
val = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig),8,1)
cv.CvtColor(maskimg,hsv,cv.CV_BGR2HSV)
cv.Split(hsv, None, None, val, None)

我认为这更符合原意，因为掩码是单独生成并应用于完全不同的图像。在两种情况下，直方图大致相同...

- timlukins