jashliao 用 VC++ 實現 fanfuhan OpenCV 教學009 ~ opencv-009-色彩空間(HSV)提取圖像的前景和背景及其應用

資料來源: https://fanfuhan.github.io/

https://fanfuhan.github.io/2019/03/24/opencv-009/

GITHUB: https://github.com/jash-git/fanfuhan_ML_OpenCV

https://github.com/jash-git/jashliao-implements-FANFUHAN-OPENCV-with-VC

★前言:

★主題:

        使用HSV表中查到綠色最高和最低值，建立遮罩(mask)

        利用圖像 AND/NOT 配合遮罩 提取(抓取) 前景/背景圖片

    API: mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

        hsv：rgb圖像轉換為hsv格式的圖像

        lower：圖像中低於這個lower的值，圖像值變為0，即變為黑

        upper：圖像中高於這個upper的值，圖像值變為0，即變為黑

        在lower～upper之間的值變成255，即變為白

    OPENCV inRange函數中 HSV的lower、upper值與RGB對應表

        

★C++

// VC_FANFUHAN_OPENCV009.cpp : 定義主控台應用程式的進入點。
//
/*
// Debug | x32
通用屬性
| C/C++
|	| 一般
|		| 其他 Include 目錄 -> C:\opencv\build\include
|
| 連結器
| 	|一一般
|		|  其他程式庫目錄 -> C:\opencv\build\x64\vc15\lib
|
| 	|一輸入
|		| 其他相依性 -> opencv_world411d.lib;%(AdditionalDependencies)

// Releas | x64
組態屬性
| C/C++
|	| 一般
|		| 其他 Include 目錄 -> C:\opencv\build\include
|
| 連結器
| 	|一般
|		| 其他程式庫目錄 -> C:\opencv\build\x64\vc15\lib
|
| 	|一輸入
|		| 其他相依性 -> opencv_world411.lib;%(AdditionalDependencies)

*/
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

void pause()
{
	printf("Press Enter key to continue...");
	fgetc(stdin);
}
int main()
{
	Mat src = imread("../../images/test.png");
	/*
	* 提取图像前景和背景
	*/
	Mat src2 = imread("../../images/boy.jpg");
	if (src.empty() && src2.empty())
	{
		cout << "could not load image.." << endl;
		pause();
		return -1;
	}
	else
	{
		imshow("input", src);

		// RGB ==> HSV  YUV  YCrCb
		Mat hsv, yuv, ycrcb;
		cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV);
		cvtColor(src, yuv, COLOR_BGR2YUV);
		cvtColor(src, ycrcb, COLOR_BGR2YCrCb);
		imshow("hsv", hsv);
		imshow("yuv", yuv);
		imshow("ycrcb", ycrcb);

		//---------------------//
		imshow("input boy", src2);
		cvtColor(src2, hsv, COLOR_BGR2HSV);

		
		Mat mask, mask_not;
		// 从HSV表中查到绿色的最低值和最高值，建立掩模
		inRange(hsv, Scalar(35, 43, 46), Scalar(77, 255, 255), mask);//符合規定為白色(255)，不符合範圍為黑色(0)		
		bitwise_not(mask, mask_not);
		imshow("mask", mask);//背景遮罩
		imshow("mask_not", mask_not);//前景遮罩

		Mat fg, bg;
		bitwise_and(src2, src2, bg, mask);// 提取背景		
		bitwise_and(src2, src2, fg, mask_not);// 提取前景
		imshow("background", bg);
		imshow("foreground", fg);

		waitKey(0);
	}

    return 0;
}

★Python

import cv2 as cv

src = cv.imread("../images/test.png")
cv.namedWindow("rgb", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("rgb", src)

# RGB to HSV
hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow("hsv", hsv)

# RGB to YUV
yuv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2YUV)
cv.imshow("yuv", yuv)

# RGB to YUV
ycrcb = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2YCrCb)
cv.imshow("ycrcb", ycrcb)

src2 = cv.imread("../images/boy.jpg");
cv.imshow("src2", src2)
hsv = cv.cvtColor(src2, cv.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv.inRange(hsv, (35, 43, 46), (99, 255, 255))
dst = cv.bitwise_and(src2, src2, mask=mask)
cv.imshow("mask", mask)
cv.imshow("dst", dst)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

★結果圖:

★延伸說明/重點回顧:

    OPENCV使用顏色分割圖像的前景與後景，一般都會在HSV模式下利用inRange函數取得對應遮罩(mask)

    OPENCV在取得分割用遮罩(mask)後，會用邏輯運算的AND進行前景與後景的分離運算