이미지 향상-OpenCV 기반 이미지 색상 향상
30939 단어 opencv
전언
이것은 이미지 색채를 강화하는 데모로 OpenCV를 바탕으로 이미지의 색채를 강화하고 예리하게 할 수 있다.
향상된 색상
1. 코드
void colorEnhancement(cv::Mat &src, cv::Mat &dst, int filter)
{
cv::Mat orig_img = src.clone();
cv::Mat simg;
if (orig_img.channels() != 1)
{
cvtColor(orig_img, simg, CV_BGR2GRAY);
}
else
{
return;
}
long int N = simg.rows*simg.cols;
int histo_b[256];
int histo_g[256];
int histo_r[256];
for(int i=0; i<256; i++)
{
histo_b[i] = 0;
histo_g[i] = 0;
histo_r[i] = 0;
}
cv::Vec3b intensity;
for(int i=0; i<simg.rows; i++)
{
for(int j=0; j<simg.cols; j++)
{
intensity = orig_img.at<cv::Vec3b>(i,j);
histo_b[intensity.val[0]] = histo_b[intensity.val[0]] + 1;
histo_g[intensity.val[1]] = histo_g[intensity.val[1]] + 1;
histo_r[intensity.val[2]] = histo_r[intensity.val[2]] + 1;
}
}
for(int i = 1; i<256; i++)
{
histo_b[i] = histo_b[i] + filter * histo_b[i-1];
histo_g[i] = histo_g[i] + filter * histo_g[i-1];
histo_r[i] = histo_r[i] + filter * histo_r[i-1];
}
int vmin_b=0;
int vmin_g=0;
int vmin_r=0;
int s1 = 3;
int s2 = 3;
while(histo_b[vmin_b+1] <= N*s1/100)
{
vmin_b = vmin_b +1;
}
while(histo_g[vmin_g+1] <= N*s1/100)
{
vmin_g = vmin_g +1;
}
while(histo_r[vmin_r+1] <= N*s1/100)
{
vmin_r = vmin_r +1;
}
int vmax_b = 255-1;
int vmax_g = 255-1;
int vmax_r = 255-1;
while(histo_b[vmax_b-1]>(N-((N/100)*s2)))
{
vmax_b = vmax_b-1;
}
if(vmax_b < 255-1)
{
vmax_b = vmax_b+1;
}
while(histo_g[vmax_g-1]>(N-((N/100)*s2)))
{
vmax_g = vmax_g-1;
}
if(vmax_g < 255-1)
{
vmax_g = vmax_g+1;
}
while(histo_r[vmax_r-1]>(N-((N/100)*s2)))
{
vmax_r = vmax_r-1;
}
if(vmax_r < 255-1)
{
vmax_r = vmax_r+1;
}
for(int i=0; i<simg.rows; i++)
{
for(int j=0; j<simg.cols; j++)
{
intensity = orig_img.at<cv::Vec3b>(i,j);
if(intensity.val[0]<vmin_b)
{
intensity.val[0] = vmin_b;
}
if(intensity.val[0]>vmax_b)
{
intensity.val[0]=vmax_b;
}
if(intensity.val[1]<vmin_g)
{
intensity.val[1] = vmin_g;
}
if(intensity.val[1]>vmax_g)
{
intensity.val[1]=vmax_g;
}
if(intensity.val[2]<vmin_r)
{
intensity.val[2] = vmin_r;
}
if(intensity.val[2]>vmax_r)
{
intensity.val[2]=vmax_r;
}
orig_img.at<cv::Vec3b>(i,j) = intensity;
}
}
for(int i=0; i<simg.rows; i++)
{
for(int j=0; j<simg.cols; j++)
{
intensity = orig_img.at<cv::Vec3b>(i,j);
intensity.val[0] = (intensity.val[0] - vmin_b)*255/(vmax_b-vmin_b);
intensity.val[1] = (intensity.val[1] - vmin_g)*255/(vmax_g-vmin_g);
intensity.val[2] = (intensity.val[2] - vmin_r)*255/(vmax_r-vmin_r);
orig_img.at<cv::Vec3b>(i,j) = intensity;
}
}
cv::Mat blurred;
double sigma = 1;
double threshold = 50;
double amount = 1;
GaussianBlur(orig_img, blurred, cv::Size(), sigma, sigma);
cv::Mat lowContrastMask = abs(orig_img - blurred) < threshold;
cv::Mat sharpened = orig_img*(1+amount) + blurred*(-amount);
orig_img.copyTo(sharpened, lowContrastMask);
dst = sharpened.clone();
}
2. 실행 효과
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
ip camera android에 액세스하고 java를 사용하여 모니터에 표시그런 다음 PC에서 다운로드 폴더를 추출해야 합니다 그런 다음 프로젝트 폴더에 다운로드한 javacv 라이브러리를 추가해야 합니다. 먼저 라이브러리 폴더를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 jar/폴더 추가를 선택...
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