【图像算法】彩色图像分割专题四：测试图片的生成

【图像算法】彩色图像分割专题四：测试图片的生成

SkySeraph May 29th 2011 HQU

Email：zgzhaobo@gmail.com QQ：452728574

Latest Modified Date：May 29th 2011 HQU

一 说明：

用于对彩色分割算法的测试。

二 源码：

说明：读者可修改代码中的H、S、V值生成所需要的测试图片

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Note：		生成测试图片
// Copyright：	zgzhaobo@gmail.com  @skyseraph/zhaobo
// Version：	5/23/2011
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
void CColorSegDlg::OnCreatImage()
{
if(!(ToDisplayCtr1))
{
MessageBox("Please Load Pic!");
return;
}

//  定义工作位图
IplImage* src;
src = ToDisplayCtr1;

IplImage * dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,3);
double R,G,B,H,S,V;
int x,y;

//给定HSV值，转换为RGB后生成测试图像

//①和③ V相同/近，H相距较大，S相距2倍(测试S大小对聚类影响)
//①
for (y=0; y<src->height/4; y++)
{
for (x=0; x<src->width/4; x++)
{
H = (2*PI*260/360);//弧度制
S = 5/100.0;
V = 71*2.55/255.0;
//  RGB-HSV
pMyColorSpace.HSV2RGB(R,G,B,H,S,V);
R = R*255;
G = G*255;
B = B*255;
// 获取当前点BGR值
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels] = (int)B;
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+1] = (int)G;
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+2] = (int)R;
}
}
//③
for (y=0; y<src->height/4; y++)
{
for (x=src->width/4; x<src->width; x++)
{
H = (2*PI*104/360);//弧度制
S = 7/100.0;
V = 71*2.55/255.0;
//  RGB-HSV
pMyColorSpace.HSV2RGB(R,G,B,H,S,V);
R = R*255;
G = G*255;
B = B*255;
// 获取当前点BGR值
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels] = (int)B;
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+1] = (int)G;
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+2] = (int)R;
}
}

//②和④ V相同，H相同/近，测试S(S大小对聚类影响)
//②
for (y=src->height/4; y<src->height; y++)
{
for (x=0; x<src->width/4; x++)
{
H = (2*PI*260/360);//弧度制
S = 20.0/100.0;
V = 71*2.55/255.0;
//  RGB-HSV
pMyColorSpace.HSV2RGB(R,G,B,H,S,V);
R = R*255;
G = G*255;
B = B*255;
// 获取当前点BGR值
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels] = (int)B;
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+1] = (int)G;
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+2] = (int)R;
}
}
//④
for (y=src->height/4; y<src->height; y++)
{
for (x=src->width/4; x<src->width; x++)
{
H = (2*PI*104/360);//弧度制
S = 40.0/100.0;
V = 71*2.55/255.0;
//  RGB-HSV
pMyColorSpace.HSV2RGB(R,G,B,H,S,V);
R = R*255;
G = G*255;
B = B*255;
// 获取当前点BGR值
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels] = (int)B;
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+1] = (int)G;
((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+2] = (int)R;
}
}

cvNamedWindow("ImageRGB",0);
cvShowImage("ImageRGB",dst);
cvSaveImage(".\\imageRGB.jpg",dst);

/*	// 对生成的图像转换为HSV输出显示
IplImage * dstHSV = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_8U,3);
for (y=0; y<src->height; y++)
{
for ( x=0; x<src->width; x++)
{
// 获取当前点BGR值
B = ((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels];
G = ((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+1];
R = ((uchar*)(dst->imageData + y*dst->widthStep))[x*dst->nChannels+2];
//
pMyColorSpace.RGB2HSV(R,G,B,H,S,V);
H = 360*H/(2*PI); //弧度转换为角度制
V = V*255.0;  //[0,1] to [0,255]
S = S*100.0;  //[0,1] to [0,100]
//
((uchar*)(dstHSV->imageData + y*dstHSV->widthStep))[x*dstHSV->nChannels] = (int)H;
((uchar*)(dstHSV->imageData + y*dstHSV->widthStep))[x*dstHSV->nChannels+1] = (int)S;
((uchar*)(dstHSV->imageData + y*dstHSV->widthStep))[x*dstHSV->nChannels+2] = (int)V;
}
}

cvNamedWindow("ImageHSV",0);
cvShowImage("ImageHSV",dstHSV);
cvSaveImage(".\\imageHSV.jpg",dstHSV);
*/

cvWaitKey(0);
cvDestroyAllWindows();
}

[/code]

三 图片：

图片一： V相同/相近、H相距较大，用于测试饱和度S大小对分割算法的影响

左上部分和右上部分的V相同(71)，H相距较大(260、104)，S为5、7

左下部分和右下部分的V相同(71)，H为(260、104)，S为20、40

Note：S范围[0,100] V[0,255] H范围[0,2PI]



图片二 S相同/相近、H相距较大，用于测试亮度V大小对分割算法的影响

左上部分和右上部分的S相同(80)，H相距较大(260、104)，S为10、20

左下部分和右下部分的S相同(80)，H为(260、104)，S为50、70

Note：S范围[0,100] V[0,255] H范围[0,2PI]



Author: SKySeraph

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