是否有一个公式来确定给定BGR值的整体颜色？ （OpenCV和C ++）
我正在使用C ++和OpenCV函数来检测图像中像素的颜色，确定它所在的颜色范围，并用通用颜色replace它。 例如，绿色可以从深绿色到浅绿色，程序会确定它仍然是绿色的，并用简单的绿色代替它，使得输出图像看起来非常简单。 一切都设置好了，但是我很难定义每个范围的特性，并且如果有人知道，或者给定BGR值的公式可以确定一个像素的整体颜色，那么我很好奇。 如果没有，我将不得不做很多的实验，并自己做，但如果已经存在，可以节省时间。 我做了大量的研究，到目前为止还没有发现任何东西。
如果你想让你的图像更简单 （即用更less的颜色），但好看，你有几个select：
-
一个简单的方法是将整数除以图像的因子
N，然后乘以因子N -
或者，您可以使用某些聚类algorithm（如此处显示的
kmeans或中值切割algorithm将图像分成K颜色。
原始图像：
减less颜色（量化， N = 64 ）：
减less颜色（聚集， 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kmeans：
#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; }
是的，“像素的整体颜色”可能是指颜色的“色调”或“饱和度”。
所以你需要一个将RGB转换成HSV（色调，饱和度，值）的公式，然后你只会对色调或饱和度值感兴趣。
请参阅： algorithm将RGB转换为HSV，HSV转换为RGB，范围0-255
编辑：您可能需要最大化饱和度，然后将其转换回RGB，并检查哪个值是最高的（例如（255,0,0）或（255,0,255）等）。
如果要访问所有像素的RGB值，那么下面是代码，
#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat image = imread("image_path"); for(int row = 1; row < image.rows; row++) { for(int col = 1; col < image.cols; col++) { Vec3b rgb = image.at<Vec3b>(row, col); } } }
