OpenCV颜色识别

转：http://blog.csdn.net/zwhlxl/article/details/46381353

彩色模型

数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。

HSV模型

HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。

色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；
饱和度（S：saturation）：取值范围为0.0～1.0，值越大，颜色越饱和。
亮度（V：value）：取值范围为0(黑色)～255(白色)。

RGB转HSV

设 (r, g, b) 分别是一个颜色的红、绿和蓝坐标，它们的值是在 0 到 1 之间的实数。设 max 等价于 r, g 和 b 中的最大者。设 min 等于这些值中的最小者。要找到在 HSV 空间中的 (h, s, v) 值，这里的 h ∈ [0, 360）是角度的色相角，而 s, v ∈ [0,1] 是饱和度和亮度，计算为：

max=max(R,G,B)
min=min(R,G,B)
if R = max, H = (G-B)/(max-min)
if G = max, H = 2 + (B-R)/(max-min)
if B = max, H = 4 + (R-G)/(max-min)

H = H * 60
if H < 0, H = H + 360

V=max(R,G,B)
S=(max-min)/max

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OpenCV下有个函数可以直接将RGB模型转换为HSV模型，注意的是opencv中H∈
[0, 180）， S ∈ [0, 255]， V ∈ [0, 255]。我们知道H分量基本能表示一个物体的颜色，但是S和V的取值也要在一定范围内，因为S代表的是H所表示的那个颜色和白色的混合程度，也就说S越小，颜色越发白，也就是越浅；V代表的是H所表示的那个颜色和黑色的混合程度，也就说V越小，颜色越发黑。经过实验，识别蓝色的取值是 H在100到140，S和V都在90到255之间。一些基本的颜色H的取值可以如下设置：

Orange  0-22
Yellow 22- 38
Green 38-75
Blue 75-130
Violet 130-160
Red 160-179

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OpenCV实现

首先我们读取一张图片或从视频读取一帧图像，用下面的函数转为HSV模型。

cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);

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然后我们对彩色图像做直方图均衡化

//因为我们读取的是彩色图，直方图均衡化需要在HSV空间做
split(imgHSV, hsvSplit);
equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);
merge(hsvSplit,imgHSV);

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接着就是进行颜色检测，我们用void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst);函数进行颜色检测，这个函数的作用就是检测src图像的每一个像素是不是在lowerb和upperb之间，如果是，这个像素就设置为255，并保存在dst图像中，否则为0。

inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded); //Threshold the image

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通过上面的函数我们就可以得到目标颜色的二值图像，接着我们先对二值图像进行开操作，删除一些零零星星的噪点，再使用闭操作，连接一些连通域，也就是删除一些目标区域的白色的洞。

//开操作 (去除一些噪点)
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);

//闭操作 (连接一些连通域)
morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);

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整个代码实现

#include <iostream>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

int main( int argc, char** argv )
{
VideoCapture cap(0); //capture the video from web cam

if ( !cap.isOpened() )  // if not success, exit program
{
cout << "Cannot open the web cam" << endl;
return -1;
}

namedWindow("Control", CV_WINDOW_AUTOSIZE); //create a window called "Control"

int iLowH = 100;
int iHighH = 140;

int iLowS = 90;
int iHighS = 255;

int iLowV = 90;
int iHighV = 255;

//Create trackbars in "Control" window
cvCreateTrackbar("LowH", "Control", &iLowH, 179); //Hue (0 - 179)
cvCreateTrackbar("HighH", "Control", &iHighH, 179);

cvCreateTrackbar("LowS", "Control", &iLowS, 255); //Saturation (0 - 255)
cvCreateTrackbar("HighS", "Control", &iHighS, 255);

cvCreateTrackbar("LowV", "Control", &iLowV, 255); //Value (0 - 255)
cvCreateTrackbar("HighV", "Control", &iHighV, 255);

while (true)
{
Mat imgOriginal;

bool bSuccess = cap.read(imgOriginal); // read a new frame from video

if (!bSuccess) //if not success, break loop
{
cout << "Cannot read a frame from video stream" << endl;
break;
}

Mat imgHSV;
vector<Mat> hsvSplit;
cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); //Convert the captured frame from BGR to HSV

//因为我们读取的是彩色图，直方图均衡化需要在HSV空间做
split(imgHSV, hsvSplit);
equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);
merge(hsvSplit,imgHSV);
Mat imgThresholded;

inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded); //Threshold the image

//开操作 (去除一些噪点)
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);

//闭操作 (连接一些连通域)
morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);

imshow("Thresholded Image", imgThresholded); //show the thresholded image
imshow("Original", imgOriginal); //show the original image

char key = (char) waitKey(300);
if(key == 27)
break;
}

return 0;

}

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实验结果图：

颜色识别的应用

经典的颜色识别的经典应用就是车牌定位了，因为中国的车牌无非就是蓝色和黄色，还有就是交通标志定位也是个应用。比如下面两张图片，有很明显的颜色区分。