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C++ opencv實(shí)現(xiàn)的把藍(lán)底照片轉(zhuǎn)化為白底照片功能完整示例

更新時(shí)間：2019年12月13日 09:57:50 作者：nudt_qxx

這篇文章主要介紹了C++ opencv實(shí)現(xiàn)的把藍(lán)底照片轉(zhuǎn)化為白底照片功能,結(jié)合完整實(shí)例形式詳細(xì)分析了C++使用opencv模塊進(jìn)行圖片轉(zhuǎn)換操作的相關(guān)實(shí)現(xiàn)技巧,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了C++ opencv實(shí)現(xiàn)的把藍(lán)底照片轉(zhuǎn)化為白底照片功能。分享給大家供大家參考，具體如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;//包含cv命名空間
int main()
{
 char *origin="Original";
 char *window="Image";
 char *str="G:\\yay.jpg";
 namedWindow(origin,1);
 namedWindow(window,1);
 Mat image=imread(str);
 if(!image.data)
 {
  cout<<"圖像載入出現(xiàn)問(wèn)題"<<endl;
  return 0;
 }
 Mat roi=image(Rect(20,20,20,20));
 Mat hsvImg;
 cvtColor(image, hsvImg, CV_BGR2HSV); //將圖像轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間
 //分離HSV空間，v[0]為H色調(diào)，v[1]為S飽和度，v[2]為v灰度
 vector<Mat> v;
 split(hsvImg,v);
 Mat roiH=v[0](Rect(20,20,20,20));
 Mat roiS=v[1](Rect(20,20,20,20));
 int SumH=0;
 int SumS=0;
 int avgH, avgS;//藍(lán)底的平均色調(diào)和平均飽和度
 //取一塊藍(lán)色背景，計(jì)算出它的平均色調(diào)和平均飽和度
 for(int i=0; i<20; i++)
 {
  for(int j=0; j<20; j++)
  {
   /*SumH=SumH+roiH(i,j);*/
   SumH=int(roiH.at<uchar>(j,i))+SumH;
   SumS=int(roiS.at<uchar>(j,i))+SumS;
  }
 }
 avgH=SumH/400;
 avgS=SumS/400;
 //遍歷整個(gè)圖像
 int nl=hsvImg.rows;
 int nc=hsvImg.cols;
 int step=10;
 for(int j=0; j<nl; j++)
 {
  for(int i=0; i<nc; i++)
  {
   //以H.S兩個(gè)通道做閾值分割，把藍(lán)色替換成紅色
   if((v[0].at<uchar>(j,i))<=(avgH+5) && v[0].at<uchar>(j,i)>=(avgH-5)
    &&(v[1].at<uchar>(j,i))<=(avgS+40) && v[1].at<uchar>(j,i)>=(avgS-40))
   {
    //cout<<int(v[0].at<uchar>(j,i))<<endl;
    //紅色底
    //v[0].at<uchar>(j,i)=0;
    //白色底
    v[0].at<uchar>(j,i)=0;
    v[1].at<uchar>(j,i)=0; //V[0]和V[1]全調(diào)成0就是變成白色
    //綠色底
    //v[0].at<uchar>(j,i)=60;
    //藍(lán)色底
    //v[0].at<uchar>(j,i)=120;
    /*cout<<int(v[0].at<uchar>(j,i))<<endl;*/
   }
  }
 }
 Mat finImg;
 merge(v,finImg);
 Mat rgbImg;
 cvtColor(finImg,rgbImg, CV_HSV2BGR); //將圖像轉(zhuǎn)換回RGB空間
 imshow(origin,image);
 imshow(window,rgbImg);
 //加個(gè)濾波把邊緣部分的值濾掉（此處應(yīng)該用低通濾波器，但感覺不太好，還是不用了。）
 Mat result;
 GaussianBlur(rgbImg,result,Size(3,3),0.5);
 imshow(window,result);
 imwrite("new.jpg",result);
 waitKey(0);
 //system("pause");
 return 0;
}

這個(gè)效果比之前要好，圖片對(duì)比：