Определение определенного (качественного) цвета в видео с помощью OpenCV

Итак: у меня есть эта программа OpenCV, которая захватывает видео с камеры и отображает его в двух окнах. Один не имеет определения цвета; другой выделяет определенные конкретные цвета (например, красный).

Мне нужен способ выяснить, содержит ли изображение в определенный момент этот определенный цвет. Прямо сейчас, первое окно - просто обычный вывод видео. Второе окно полностью черное до тех пор, пока не будет замечен объект, соответствующий указанному мной цвету, в результате чего объект будет отображаться белым во втором окне.

Я хочу знать, когда он обнаружен, а затем выводить "обнаружен" или "не обнаружен".

Как мне это сделать? Я подумал, что перебрал бы ширину и высоту измененного изображения, а затем проверил, но я понятия не имею, как это сделать. Любая помощь приветствуется - я уже несколько дней пытаюсь найти ответ на этот вопрос, но безуспешно. Я проверил Stackru, но он не дал мне то, что мне нужно. Спасибо!

КОД:

#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>

//This function threshold the HSV image and create a binary image
IplImage* GetThresholdedImage(IplImage* imgHSV){       
   IplImage* imgThresh=cvCreateImage(cvGetSize(imgHSV),IPL_DEPTH_8U, 1);
   IplImage* imgThresh2=cvCreateImage(cvGetSize(imgHSV),IPL_DEPTH_8U, 1);
   IplImage* imgThresh3=cvCreateImage(cvGetSize(imgHSV),IPL_DEPTH_8U, 1);
   cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(170,160,60), cvScalar(180,256,256), imgThresh2);
   cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(0,160,60), cvScalar(22,256,256), imgThresh3);
   cvOr(imgThresh2, imgThresh3, imgThresh);
   cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(75,160,60), cvScalar(130,256,256), imgThresh3);
   cvOr(imgThresh, imgThresh3, imgThresh);
   return imgThresh;
} 

int main(){
  CvCapture* capture =0;       

  capture = cvCaptureFromCAM(0);
  if(!capture){
printf("Capture failure\n");
return -1;
  }

  IplImage * frame = 0;

  cvNamedWindow("Video"); 
  cvNamedWindow("Ball");


  //iterate through each frames of the video     
  while(true){

        frame = cvQueryFrame(capture);           
        if(!frame) break;

        frame=cvCloneImage(frame); 
        cvSmooth(frame, frame, CV_GAUSSIAN,3,3); //smooth the original image using Gaussian kernel

        IplImage* imgHSV = cvCreateImage(cvGetSize(frame), IPL_DEPTH_8U, 3);
        cvCvtColor(frame, imgHSV, CV_BGR2HSV); //Change the color format from BGR to HSV

        IplImage* imgThresh = GetThresholdedImage(imgHSV);

        cvSmooth(imgThresh, imgThresh, CV_GAUSSIAN,3,3); //smooth the binary image using Gaussian kernel

        cvShowImage("Ball", imgThresh);           
        cvShowImage("Video", frame);
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < imgThresh->width; i++) {
            for (int j = 0; j < imgThresh->height; j++) {
                // WHAT DO I NEED HERE TO CALCULATE CERTAIN COLOR
            }
        }
                    if (sum > 1) { cout >> "Detected"; }
                    else { cout >> "Not Detected"; }

        //Clean up used images
        cvReleaseImage(&imgHSV);
        cvReleaseImage(&imgThresh);            
        cvReleaseImage(&frame);

        //Wait 50mS
        int c = cvWaitKey(10);
        //If 'ESC' is pressed, break the loop
        if((char)c==27 ) break;      
  }

  cvDestroyAllWindows() ;
  cvReleaseCapture(&capture);     

  return 0;
}
Источник

3 ответа

Вы можете циклически проходить по строкам и столбцам изображения, а если значение красного больше некоторого порога, вы можете установить соответствующие пиксели в другом кадре в белый цвет. Также я не написал это в следующем коде, но вы также можете установить пороговые значения для зеленого и синего. Потому что, если объект, который вы ищете, красный, он будет низко в зеленой и синей записях.

#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>
//#include <opencv/imgproc.h>
#include <iostream>

using namespace std;

//This function threshold the HSV image and create a binary image
IplImage* GetThresholdedImage(IplImage* imgHSV){       
   IplImage* imgThresh=cvCreateImage(cvGetSize(imgHSV),IPL_DEPTH_8U, 1);
   IplImage* imgThresh2=cvCreateImage(cvGetSize(imgHSV),IPL_DEPTH_8U, 1);
   IplImage* imgThresh3=cvCreateImage(cvGetSize(imgHSV),IPL_DEPTH_8U, 1);
   cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(170,160,60), cvScalar(180,256,256), imgThresh2);
   cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(0,160,60), cvScalar(22,256,256), imgThresh3);
   cvOr(imgThresh2, imgThresh3, imgThresh);
   cvInRangeS(imgHSV, cvScalar(75,160,60), cvScalar(130,256,256), imgThresh3);
   cvOr(imgThresh, imgThresh3, imgThresh);
   return imgThresh;
} 

int main(){
  CvCapture* capture =0;       

  capture = cvCaptureFromCAM(0);
  if(!capture){
printf("Capture failure\n");
return -1;
  }

  IplImage * frame = 0;

  cvNamedWindow("Video"); 
  cvNamedWindow("Ball");


  //iterate through each frames of the video     
  while(true){

        frame = cvQueryFrame(capture);           
        if(!frame) break;

        frame=cvCloneImage(frame); 
        //cvSmooth(frame, frame, CV_GAUSSIAN,3,3); //smooth the original image using Gaussian kernel

        //IplImage* imgHSV = cvCreateImage(cvGetSize(frame), IPL_DEPTH_8U, 3);
        //cvCvtColor(frame, imgHSV, CV_BGR2HSV); //Change the color format from BGR to HSV
        //IplImage* imgThresh = GetThresholdedImage(imgHSV);
        //IplImage* imgThresh=cvCreateImage(cvGetSize(imgHSV),IPL_DEPTH_8U, 1);
        //cvCvtColor(imgHSV, imgThresh, CV_HSV2BGR);
        //cvSmooth(imgThresh, imgThresh, CV_GAUSSIAN,3,3); //smooth the binary image using Gaussian kernel

        //cvShowImage("Ball", imgThresh);           

        int sum = 150;

        for(int i=0; i< frame->height; i++){
          for(int j=0; j< frame->width; j++){
              int blue = frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 0];
              int green = frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 1];
              int red = frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 2];
              //cout << red << " " << green << " " << blue << endl;
              if ( red + 128 >= sum)
              {
                if (blue < 30)
                {
                  if (green < 30)
                  {
                frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 0] = 255;
                frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 1] = 255;
                frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 2] = 255;
              } 
            }

              }

            }
          } 
          cvShowImage("Video", frame);


                    if (sum > 1) { cout << "Detected"; }
                    else { cout << "Not Detected"; }

        //Clean up used images
        //cvReleaseImage(&imgHSV);
        //cvReleaseImage(&imgThresh);            
        cvReleaseImage(&frame);

        //Wait 50mS
        int c = cvWaitKey(10);
        //If 'ESC' is pressed, break the loop
        if((char)c==27 ) break;      
  }

  cvDestroyAllWindows() ;
  cvReleaseCapture(&capture);     

  return 0;
}
Источник

Обработка изображений не является точной наукой, и решение зависит от входных данных...

  • Если вы используете изображения, созданные цифровым способом, вы можете посчитать положительные пиксели, используя cvCountNonZero на отфильтрованном изображении
  • Если ваши изображения являются реальными снимками, то есть вероятность, что у любого данного изображения есть по крайней мере несколько пикселей в цветах вашего фильтра. Подсчет пикселей в локализованном скользящем окне может работать лучше, но это, конечно, не единственный подход. Например, возьмите область между координатами (0,0) - (100,100) и посчитайте количество ненулевых. Если это превышает определенное число, предположим, что у вас есть положительный результат. В противном случае продолжайте для перекрывающегося окна (0,50) до (100, 150)...
Источник

Хорошо, код Мэггика работает, за исключением некоторых незначительных изменений... Это обнаружит красные цвета.

#include <opencv/cv.h>
#include <opencv/highgui.h>
#include <iostream>

using namespace std;

int main(){
  CvCapture* capture =0;       

  capture = cvCaptureFromCAM(0);
  if(!capture){
   printf("Capture failure\n");
   return -1;
  }

  IplImage * frame = 0;

  cvNamedWindow("Video"); 

  //iterate through each frames of the video     
  while(true){

        frame = cvQueryFrame(capture);           
        if(!frame) break;

        frame=cvCloneImage(frame);         

        int sum = 0;

        for(int i=0; i< frame->height; i++){
          for(int j=0; j< frame->width; j++){
              int blue = frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 0];
              int green = frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 1];
              int red = frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 2];
              //cout << red << " " << green << " " << blue << endl;
              if ( red + 128 >= 250)
              {
                if (blue < 50)
                {
                  if (green < 50)
                  {
                  frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 0] = 255;
                  frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 1] = 255;
                  frame->imageData[frame->widthStep*i + frame->nChannels* j + 2] = 255;
                  sum = 1
                  } 
                }
              }
            }
          } 
        cvShowImage("Video", frame);

        if (sum > 0) { cout << "Detected"; }
        else { cout << "Not Detected"; }

        cvReleaseImage(&frame);

        //Wait 50mS
        int c = cvWaitKey(10);
        //If 'ESC' is pressed, break the loop
        if((char)c==27 ) break;      
  }

  cvDestroyAllWindows() ;
  cvReleaseCapture(&capture);     

  return 0;
}
Источник
Другие вопросы по тегам