C++使用OpenCV实现证件照蓝底换成白底功能（或其他颜色如红色）详解

2023-08-04 14:38:05 76

本文实例讲述了C++使用OpenCV实现证件照蓝底换成白底功能（或其他颜色如红色）。分享给大家供大家参考，具体如下：

今天刚好老师要办点事情，老师唯一的一张证件照是蓝色的，但是需要的底色是白色的，于是乎，好久不折腾的PS也忘记了，还好旁边的刚来的小学弟懂一点，

在那里慢慢的帮老师一点点的处理，PS在边缘的地方效果还真不咋地，确实是一门技术活。

于是我就想OpenCV能不能实现呢？一搜百度第一篇就是，但是人家转成红色，然后我又对HSV颜色空间不是很懂，最后在一个学习群里

但是文中未对HSV那一块做出解释，可能是我太菜了

贴出去问了下，一位优秀的本科生帮我清晰解答了，汗颜

主要步骤为：

1.把RGB图像转换到HSV空间

2.取背景的一小块20*20，计算蓝色背景的平均色调和饱和度

3.设置阈值，取出蓝色背景替换为红色背景

4.把HSV图像转换会RGB空间

5.滤波器去除边缘效应

具体代码为：

//change_color.cpp:定义控制台应用程序的入口点。
//证件照从蓝色底换成红色底
//#include"stdafx.h"
#include
#include
#include
#include
usingnamespacecv;
usingnamespacestd;
intmain()
{
char*origin="Original";
char*window="Image";
char*str="C:\\Users\\ltc\\Desktop\\nihao.jpg";
namedWindow(origin,1);
namedWindow(window,1);
Matimage=imread(str);
if(!image.data)
{
cout<<"图像载入出现问题"<v;
split(hsvImg,v);
MatroiH=v[0](Rect(20,20,20,20));
MatroiS=v[1](Rect(20,20,20,20));
intSumH=0;
intSumS=0;
intavgH,avgS;//蓝底的平均色调和平均饱和度
//取一块蓝色背景，计算出它的平均色调和平均饱和度
for(inti=0;i<20;i++)
{
for(intj=0;j<20;j++)
{
/*SumH=SumH+roiH(i,j);*/
SumH=int(roiH.at(j,i))+SumH;
SumS=int(roiS.at(j,i))+SumS;
}
}
avgH=SumH/400;
avgS=SumS/400;
//遍历整个图像
intnl=hsvImg.rows;
intnc=hsvImg.cols;
intstep=10;
for(intj=0;j(j,i))<=(avgH+5)&&v[0].at(j,i)>=(avgH-5)
&&(v[1].at(j,i))<=(avgS+40)&&v[1].at(j,i)>=(avgS-40))
{
//cout<(j,i))<(j,i)=0;
//白色底
v[0].at(j,i)=0;
v[1].at(j,i)=0;//V[0]和V[1]全调成0就是变成白色
//绿色底
//v[0].at(j,i)=60;
//蓝色底
//v[0].at(j,i)=120;
/*cout<(j,i))<(j);
//for(inti=0;i
这里面主要说明一下：
HSV模型
倒锥形模型：

这个模型就是按色彩、深浅、明暗来描述的。
H是色彩
S是深浅，S=0时，只有灰度
V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系，（意思是有一点点联系吧）。

在这个程序里
色调主要是由V[0]来控制的
hsv是一个360度的模型每个角度代表一种颜色
0度是红色
120度是绿色
240度是蓝色
但是OpenCV里最大值是255所以它会对色调除以2，就是最大值是180
绿色对应的让它等于60   蓝色对应的就是120
换不同的背景只需要改动：
//红色底
v[0].at(j,i)=0;
//白色底
v[0].at(j,i)=0;
v[1].at(j,i)=0;//V[0]和V[1]全调成0就是变成白色
//绿色底
v[0].at(j,i)=60;
//蓝色底
v[0].at(j,i)=120;


改动的位置就不需要说明了吧！这个方法的效果确实不错，大赞！
毕竟是老师的图片，不能轻易放出来，网上的也不能随便用吧！哈哈
那就放张我最爱的崩坏3吧！

附录
提取图像中指定颜色的像素区域
#include
#include
#include
#include
usingnamespacecv;
classColorDetector
{
private:
//最小可接受距离
intminDist;
//目标色
cv::Vec3btarget;
//结果图像
cv::Matresult;
//计算与目标颜色的距离
intgetDistance(cv::Vec3bcolor)
{
returnabs(color[0]-target[0])+abs(color[1]-target[1])+abs(color[2]-target[2]);
}
public:
//空构造函数
ColorDetector():minDist(100)
{
//初始化默认参数
target[0]=target[1]=target[2]=0;
}
voidsetColorDistanceThreshold(intdistance);
intgetColorDistanceThreshold()const;
voidsetTargetColor(unsignedcharred,unsignedchargreen,unsignedcharblue);
voidsetTargetColor(cv::Vec3bcolor);
cv::Vec3bgetTargetColor()const;
cv::MatColorDetector::process(constcv::Mat&image);
};
//设置色彩距离阈值，阈值必须是正的，否则设为0
voidColorDetector::setColorDistanceThreshold(intdistance)
{
if(distance<0)
distance=0;
minDist=distance;
}
//获取色彩距离阈值
intColorDetector::getColorDistanceThreshold()const
{
returnminDist;
}
//设置需检测的颜色
voidColorDetector::setTargetColor(unsignedcharred,unsignedchargreen,unsignedcharblue)
{
//BGR顺序
target[2]=red;
target[1]=green;
target[0]=blue;
}
//设置需检测的颜色
voidColorDetector::setTargetColor(cv::Vec3bcolor)
{
target=color;
}
//获取需检测的颜色
cv::Vec3bColorDetector::getTargetColor()const
{
returntarget;
}
cv::MatColorDetector::process(constcv::Mat&image)//核心的处理方法
{
//按需重新分配二值图像
//与输入图像的尺寸相同，但是只有一个通道
result.create(image.rows,image.cols,CV_8U);
//得到迭代器
cv::Mat_::const_iteratorit=image.begin();
cv::Mat_::const_iteratoritend=image.end();
cv::Mat_::iteratoritout=result.begin();
for(;it!=itend;++it,++itout)//处理每个像素
{
//计算离目标颜色的距离
if(getDistance(*it)
希望本文所述对大家C++程序设计有所帮助。
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