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c++ - 是否有公式可以确定给定 BGR 值的整体颜色？ (OpenCV 和 C++)

coder 2023-11-16 原文

我正在使用 C++ 和 OpenCV 创建一个函数，该函数将检测图像中像素的颜色，确定它所处的颜色范围，并将其替换为通用颜色。例如，绿色可以从深绿色到浅绿色，程序会判断它仍然是绿色，并用简单的绿色替换它，使输出图像看起来非常简单。一切都已设置，但我无法定义每个范围的特征，并且很好奇是否有人知道或给定 BGR 值的公式可以确定像素的整体颜色。如果不是，我必须做很多实验并自己制作，但如果已经存在，那将节省时间。我已经做了很多研究，但到目前为止还没有发现任何东西。

最佳答案

如果你想让你的图像更简单(即用更少的颜色)，但又好看，你有几个选择:

  • 一个简单的方法是将图像除以(整数除法)一个因子N，然后乘以一个因子N.

  • 或者您可以使用一些聚类算法(例如此处显示的 kmeans)或中值切割算法，将图像分成 K 种颜色。

原图:

减少颜色(量化，N = 64):

减少颜色(聚类，K = 8):

代码量化:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat3b img = imread("path_to_image");

    imshow("Original", img);

    uchar N = 64;
    img  /= N;
    img  *= N;

    imshow("Reduced", img);
    waitKey();

    return 0;
}

代码均值:

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    Mat3b img = imread("path_to_image");

    imshow("Original", img);

    // Cluster

    int K = 8;
    int n = img.rows * img.cols;
    Mat data = img.reshape(1, n);
    data.convertTo(data, CV_32F);

    vector<int> labels;
    Mat1f colors;
    kmeans(data, K, labels, cv::TermCriteria(), 1, cv::KMEANS_PP_CENTERS, colors);

    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        data.at<float>(i, 0) = colors(labels[i], 0);
        data.at<float>(i, 1) = colors(labels[i], 1);
        data.at<float>(i, 2) = colors(labels[i], 2);
    }

    Mat reduced = data.reshape(3, img.rows);
    reduced.convertTo(reduced, CV_8U);


    imshow("Reduced", reduced);
    waitKey();

    return 0;
}

关于c++ - 是否有公式可以确定给定 BGR 值的整体颜色？ (OpenCV 和 C++)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34734379/

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