转自：http://blog.csdn.net/cv_ronny/article/details/17438131

模仿PhotoShop中魔术棒工具

本文的主题实际上是图像的颜色空间的转换，借助一个颜色选取程序来说明OpenCV中颜色转换函数的用法以及一些注意事项。

一、几种常见的颜色空间：

RGB颜色空间：RGB采用加法混色法，因为它是描述各种“光”通过何种比例来产生颜色。光线从暗黑开始不断叠加产生颜色。RGB描述的是红绿蓝三色光的数值。数字图像存储方面一般都是用RGB模式，值得注意的是OpenCV里三通道的存储顺序是BGR。

HSV，HSI：这两个颜色格式都是根据人眼对颜色的区分来定义的格式，其中H(hue)表示色相，S(saturation)表示饱和度，V(value)表示明度，I(intensity)代表了亮度。

Lab空间：模型中均匀改变对应于在感知颜色中的均匀改变，所以我们可以把Lab想像为颜色空间中的一个点，相邻的点靠的越近说明两者的颜色越接近，所以Lab空间常用来度量两个颜色的相似性。

更多颜色空间的知识可以参考：http://en.wikipedia.org/wiki/Color_space

二、OpenCV中的颜色空间转换

OpenCV里通过cvtColor函数来完成图片的颜色转换，cvtColor是在opencv2/imgproc/imgproc.hpp头文件中定义的，它的C++接口如下：

void cvtColor(InputArray src, OutputArraydst, int code, int dstCn=0 )

src:输入图像。

dst:输出图像。

code:颜色转换类型，比如：CV_BGR2Lab,CV_BGR2HSV,CV_HSV2BGR,CV_BGR2RGB。

dstCn:输出图像的通道号，如果默认为0，则表示按输入图像的通道数。

把image图像由BGR转换为Lab：cvtColor(image,image,CV_BGR2Lab)

三、简单的魔术棒程序

首先我们定义一个colorDetect类：

class colorDetect{
private:
int minDist; //minium acceptable distance
Vec3b target;//target color;
Mat result; //the result
public:
colorDetect();
void SetMinDistance(int dist);
void SetTargetColor(uchar red,uchar green,uchar blue);
void SetTargetColor(Vec3b color); //set the target color
Mat process(const Mat& image); //main process
};

其中的minDist是我们定义的阈值用于限定两种颜色之间的距离，相当于PhotoShop中魔术棒工具的阈值。

target是目标颜色，相当于种子颜色。result是存储处理得到的结果。

process是主要的处理程序，下面我们来看process的内容。

Mat colorDetect::process(const Mat& image)
{
Mat ImageLab=image.clone();
result.create(image.rows,image.cols,CV_8U);
//将image转换为Lab格式存储在ImageLab中
cvtColor(image,ImageLab,CV_BGR2Lab);
//将目标颜色由BGR转换为Lab
Mat temp(1,1,CV_8UC3);
temp.at<Vec3b>(0,0)=target;//创建了一张1*1的临时图像并用目标颜色填充
cvtColor(temp,temp,CV_BGR2Lab);
target=temp.at<Vec3b>(0,0);//再从临时图像的Lab格式中取出目标颜色
// 创建处理用的迭代器
Mat_<Vec3b>::iterator it=ImageLab.begin<Vec3b>();
Mat_<Vec3b>::iterator itend=ImageLab.end<Vec3b>();
Mat_<uchar>::iterator itout=result.begin<uchar>();
while(it!=itend)
{
//两个颜色值之间距离的计算
int dist=static_cast<int>(norm<int,3>(Vec3i((*it)[0]-target[0],
(*it)[1]-target[1],(*it)[2]-target[2])));
if(dist<minDist)
(*itout)=255;
else
(*itout)=0;
it++;
itout++;
}
return result;
}

程序中有2点需要特别注意：

1，在将图像转换为Lab空间后，目标颜色也需要进行转换，做法是创建了一个临时图像。

2，判断两个颜色之间的距离运算了norm函数,它的运算是norm<typename,dim>(v)。其中v是一个dim维的向量。程序中是一个三维的适量，是两个颜色值两减后的结果。

那值得思考的是能不能把Vec3i((*it)[0]-target[0],(*it)[1]-target[1],(*it)[2]-target[2])替换为Vec3i((*it)-target)呢？答案是否的，因为(*it)-target在实际运算过程中会自动的把相减的结果进行类型限制。

我们对目标颜色和阈值进行这样的设置后可以得到一个示例的效果：

cdet.SetTargetColor(150,150,150);
cdet.SetMinDistance(50);

自己写的测试程序如下：

// learn_opencv3.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//#include "stdafx.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{cv::Mat image(240, 320, CV_8UC3);cv::Mat image_gray;image_gray.create(image.size(), image.type());image = cv::imread("1.png");cv::cvtColor(image, image_gray, CV_BGR2GRAY);imshow("gray",image);imshow("color", image_gray);cv::waitKey(10000);return 0;
}

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