- Example
#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
class ColorHistogram {
private:
int histSize[3];
float hranges[2];
const float* ranges[3];
int channels[3];
public:
ColorHistogram() {
// 컬러 히스토그램을 위한 인자 준비
histSize[0]= histSize[1]= histSize[2]= 256;
hranges[0]= 0.0; // BRG 범위
hranges[1]= 255.0;
ranges[0]= hranges; // 모든 채널은 같은 범위를 가짐
ranges[1]= hranges;
ranges[2]= hranges;
channels[0]= 0; // 세 가지 채널
channels[1]= 1;
channels[2]= 2;
}
// 히스토그램 계산.
cv::MatND getHistogram(const cv::Mat &image) {
cv::MatND hist;
// BGR 컬러 히스토그램
hranges[0]= 0.0; // BRG 범위
hranges[1]= 255.0;
channels[0]= 0; // 세 가지 채널
channels[1]= 1;
channels[2]= 2;
// 히스토그램 계산
cv::calcHist(&image,
1, // 단일 영상의 히스토그램만
channels, // 대상 채널
cv::Mat(), //마스크 사용하지 않음
hist, // 결과 히스토그램
3, // 3D 히스토그램
histSize, // 빈도수
ranges // 화소값 범위
);
return hist;
}
// 히스토그램 계산.
cv::SparseMat getSparseHistogram(const cv::Mat &image) {
cv::SparseMat hist(3,histSize,CV_32F);
// BGR 컬러 히스토그램
hranges[0]= 0.0; // BRG 범위
hranges[1]= 255.0;
channels[0]= 0; // 세 가지 채널
channels[1]= 1;
channels[2]= 2;
// Compute histogram
cv::calcHist(&image,
1, // 단일 영상의 히스토그램만
channels, // 대상 채널
cv::Mat(), // 마스크 사용하지 않음
hist, // 결과 히스토그램
3, // 3D 히스토그램
histSize, // 빈도수
ranges // 화소값 범위
);
return hist;
}
cv::Mat colorReduce(const cv::Mat &image, int div=64) {
int n= static_cast<int>(log(static_cast<double>(div))/log(2.0));
// 화소값 반올림 하기 위해 사용하는 마스크
uchar mask= 0xFF<<n; // 예, div=16이면 mask= 0xF0
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();
// 결과 영상 설정(항상 1-채널)
cv::Mat result(image.rows,image.cols,image.type());
cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itr= result.begin<cv::Vec3b>();
for ( ; it!= itend; ++it, ++itr) {
(*itr)[0]= ((*it)[0]&mask) + div/2;
(*itr)[1]= ((*it)[1]&mask) + div/2;
(*itr)[2]= ((*it)[2]&mask) + div/2;
}
return result;
}
};
///////////////////////////////////////////////////////////////////
// 히스토그램 역투영 알고리즘에서 컬러 정보를 사용할 수 있는 방법
// 먼저 역투영 처리 과정을 캡슐화한 클래스를 정의
// 필요한 속성과 초기 데이터를 정의
class ContentFinder {
private:
float hranges[2];
const float* ranges[3];
int channels[3];
float threshold;
cv::MatND histogram;
public:
ContentFinder() : threshold(-1.0f) {
ranges[0]= hranges; // 모든 채널은 동일한 범위를 가짐
ranges[1]= hranges;
ranges[2]= hranges;
}
// 감지 결과를 보여주기 위한 이진 맵을 생성할 때 사용하는 경계값 파라미터를 정의
// 파라미터를 음수 값으로 설정하면 원시 확률 맵을 반환
void setThreshold(float t) {
// 히스토그램 값인 [0,1]에서 경계값 설정
threshold = t;
}
float getThreshold() {
// 경계값 가져오기
return threshold;
}
// 입력 히스토그램은 반드시 정규화 되어야 함
void setHistogram(const cv::MatND& h) {
// 참조 히스토그램 설정
histogram = h;
cv:: normalize(histogram, histogram, 1.0);
}
cv::Mat find(const cv::Mat& image) {
// 히스토그램에 속하는 화소 찾기
cv::Mat result;
hranges[0]= 0.0; // [0,255] 범위
hranges[1]= 255.0;
channels[0]= 0; // 세 가지 채널
channels[1]= 1;
channels[2]= 2;
cv::calcBackProject(&image, // 입력 영상
1, // 이 때 한 영상만 사용
channels, // 영상 채널에 속하는 히스토그램 차원인 벡터 지정
histogram, // 히스토그램 사용
result, // 역투영 영상 결과
ranges, // 각 차원에 대한 값 범위
255.0 // 히스토그램을 1을 255로 매핑하기 위해 선택한 스케일링 인자
);
if (threshold>0.0) {
// 이진 영상을 얻기 위한 역투영 경계값
cv::threshold(result, result, 255*threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);
}
return result;
}
// 히스토그램을 역투영하려면 영상과 범위(모든 채널은 여기서 동일한 범위를 갖는다고 가정),
// 사용하는 채널 목록을 간단하게 지정할 필요가 있다.
cv::Mat find(const cv::Mat& image, float minValue, float maxValue, int *channels, int dim) {
cv::Mat result;
hranges[0]= minValue;
hranges[1]= maxValue;
for (int i=0; i<dim; i++)
this->channels[i]= channels[i];
cv::calcBackProject(&image, // 입력 영상
1, // 이 때 한 영상만 사용
channels, // 영상 채널에 속하는 히스토그램 차원인 벡터 지정
histogram, // 히스토그램 사용
result, // 역투영 영상 결과
ranges, // 각 차원에 대한 값 범위
255.0 // 히스토그램을 1을 255로 매핑하기 위해 선택한 스케일링 인자
);
if (threshold>0.0) {
//이진 영상을 얻기 위한 역투영 경계값
cv::threshold(result, result, 255*threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);
}
return result;
}
};
int main()
{
cv::Mat color = cv::imread("cloud.jpg");
if(!color.data)
return 0;
cv::namedWindow("Image");
cv::imshow("Image", color);
ColorHistogram hc;
color = hc.colorReduce(color, 32);
cv::namedWindow("Color Image");
cv::imshow("Color Image",color);
cv::Mat imageROI = color(cv::Rect(0, 0, 165, 75)); // 파란 하늘 영역
cv::MatND hist = hc.getHistogram(imageROI);
ContentFinder finder;
finder.setHistogram(hist);
finder.setThreshold(0.05f);
cv::Mat result = finder.find(color);
// 히스토그램을 계산하고 영상의 하늘 일부를 감지하기 위한 find 메소드 사용
cv::namedWindow("Color Backproject Result");
cv::imshow("Color Backproject Result",result);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
- Result
- 참고문헌 : OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook
