【Opencv】基于色差的简单目标提取

所有颜色都是由RRR(红)、GGG(绿)、BBB(蓝) 3个单色调配而成，每种单色都人为地从0～2550～2550～255分成了256256256个级，所以根据RRR、 GGG、BBB的不同组合可以表示256×256×256=16777216256×256×256=16777216256×256×256=16777216种颜色，被称为全彩色图像(full-color image)或者真彩色图像(true-color image)。一幅全彩色图像如果不压缩，文件将会很大。例如，一幅640×480640×480640×480像素的全彩色图像，一个像素由333个字节来表示RRR、 GGG、BBB各个分量，需要保存640×480×3=921600640×480×3=921600640×480×3=921600(约1MB)字节。
对于自然界的目标提取，可以根据目标的颜色特征，尽量使用RRR、 GGG、BBB分量及它们之间的差分组合，这样可以有效避免自然光变化的影响，快速有效地提取目标。
举例：要从果树上提取桃子的红色区域所在位置，如下面照片所示。

由于成熟桃子一般带红色，因此对彩色原图像首先利用红、绿色差信息提取图像中桃子的红色区域。对图像中的像素点(xix_ixi，yiy_iyi)(xix_ixi、yiy_iyi分别为像素点iii的xxx坐标和yyy坐标，0≤i<n0≤i<n0≤i<n，nnn为图像中像素点的总数)，设其红色(RRR)分量和绿色(GGG)分量的像素值分别为RRR(xix_ixi，yiy_iyi)和GGG(xix_ixi，yiy_iyi)，其差值为 βiβ_iβi=RRR(xix_ixi，yiy_iyi)−-−GGG(xix_ixi，yiy_iyi)，由此获得一个灰度图像(RGRGRG图像)，若βi>0β_i>0βi>0，设灰度图像上该点的像素值为βi，否则为0(黑色)。之后做出RGRGRG图像的直方图找出谷点ααα(作为二值化的阈值)。逐像素扫描RGRGRG图像，若βi>αβ_i>αβi>α，则将该点像素值设为255255255(白色)，否则设为000(黑色)，获得二值图像。然后再对图像进行形态学处理。
色差图：
直方图：
二值化：
形态学处理：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('peach.jpg', 1)
#因为cv2读取的照片类型是BGR类型，所以要转成RGB类型的照片
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#得到r, g, b通道的照片
r, g, b = cv2.split(img_rgb)
#获得RG灰度图像
c = r - g
#求出色差图的直方图，查看分割的最优阈值
hist, bins = np.histogram(c, bins = 256, range = (0, 256))
plt.plot(hist)
plt.show()
#采用190作为阈值
thresh_value = np.sum(c[np.where(c != 0)]) / np.sum(c != 0)
_, peach = cv2.threshold(c, 190, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
#进行腐蚀操作，将小白点去除
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
peach = cv2.erode(peach, kernel, iterations = 3)

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