opencv 切取红色

AI识别物体是比较成熟的技术，然而在场景比较单一的地方，用AI做视频感觉有点大材小用。
其实在场景比较单一的情况下，很多实例都可以通过颜色来区分不同的物体，但是我们知道，在实际应用中，总会有光照或者其他的影响，加大我们的颜色判断难度。我这里根据我的业务场景找到一个比较好的红色提取思路。
我是对每个三通道的像素点进行分析：

将图片从其他格式转换为rgb
红色像素值最大，且大于0x55
其他通道像素值的距离比较小，且与红色像素值的距离比率较大，且大于10。

int is_red_point(unsigned char color[3])
{int t[3];for (int i = 0; i < 3; i++){t[i] = color[i] - color[(i + 1) % 3];}if (t[0] > 0 && t[2] < 0 && abs(t[1]) * 5 < t[0] && color[0] > 0x55 && t[0] > 10) {return 1;}return 0;
}

整个代码：

#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;
using namespace std;int is_red_point(unsigned char color[3])
{int t[3];for (int i = 0; i < 3; i++){t[i] = color[i] - color[(i + 1) % 3];}if (t[0] > 0 && t[2] < 0 && abs(t[1]) * 5 < t[0] && color[0] > 0x55 && t[0] > 10) {return 1;}return 0;
}int main(int argc, char *argv[])
{//通过图片进行测试const char *video_path = "1555645683653_1.jpg";Mat im = imread(video_path);imshow("abc1", im);// 转换为rgbMat im_rgb;cvtColor(im, im_rgb, CV_BGR2RGB);Mat img = Mat(im.rows, im.cols, CV_8UC1);printf("%d, %d, %ld, %ld, %ld\n", im.rows, im.cols, im.step[0], im.step[1], im.step[2]);for (int i = 0; i < im_rgb.rows; i++){for (int j = 0; j < im_rgb.cols; j++){unsigned char *a = &(im_rgb.data[i * im_rgb.step[0] + j * im_rgb.step[1]]);if (is_red_point(&(im_rgb.data[i * im_rgb.step[0] + j * im_rgb.step[1]]))){img.data[i * im_rgb.cols + j] = 255;}else{img.data[i * im_rgb.cols + j] = 0;}}}Mat result;add(im, NULL, result, img);imshow("abc", result);waitKey(0);// 一个像素点的测试实例unsigned char test[3] = {0x23, 0, 0xFC};if (is_red_point(test)) //#2300FC{printf("is red!\n");}else{printf("not red!\n");}return 0;
}

原图

通过像素判断处理后的掩码图片覆盖后的图片：

思路很简单，但是从中可以看到，像素值其实有很多关系，找到了关系，处理起来也是比较容易的。

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