红眼减少算法

时间:2008-09-25 14:26:26

标签: algorithm image-processing

我需要为我正在处理的应用程序实施红眼减少。

谷歌搜索主要提供商业最终用户产品的链接。

你知道一个好的红眼减少算法,可以在GPL应用程序中使用吗?

10 个答案:

答案 0 :(得分:43)

我在这里参加派对的时间已经很晚,但对于未来的搜索者,我已经将以下算法用于我写的个人应用程序。

首先,用户选择要减小的区域,并将其作为中心点和半径传递给红眼减少方法。该方法循环遍历半径内的每个像素并执行以下计算:

//Value of red divided by average of blue and green:
Pixel pixel = image.getPixel(x,y);
float redIntensity = ((float)pixel.R / ((pixel.G + pixel.B) / 2));
if (redIntensity > 1.5f)  // 1.5 because it gives the best results
{
    // reduce red to the average of blue and green
    bm.SetPixel(i, j, Color.FromArgb((pixel.G + pixel.B) / 2, pixel.G, pixel.B));
}

我非常喜欢这样的结果,因为它们保持了颜色强度,这意味着眼睛的光反射不会减少。 (这意味着眼睛保持“活着”的样子。)

答案 1 :(得分:7)

找到眼睛的好图书馆是openCV。 它具有非常丰富的图像处理功能。 另见this文章,标题为“自动红眼检测”,来自Ilia V. Safonov。

答案 2 :(得分:6)

首先你需要找到眼睛! 标准方法是运行边缘检测器,然后运行霍夫变换,找到两个相同大小的圆,但可能更容易找到红色像素簇的算法。

然后您需要决定要替换它们的内容,假设图像中有足够的绿/蓝数据,您可以忽略红色通道。

OpenCV是一个非常好的图像处理免费库,它可能对你想要的东西有点过分 - 但是有很多例子和一个非常活跃的社区。 您还可以搜索对象跟踪算法,跟踪场景中的彩色对象是一个非常相似的常见问题。

答案 3 :(得分:4)

如果没有其他人提供更直接的答案,您可以随时下载the source code for GIMP,看看他们是如何做到的。

答案 4 :(得分:3)

最简单的算法,仍然是一个非常有效的算法,就是将感兴趣区域的RGB三元组的R归零。

红色消失,但其他颜色保留。

该算法的进一步扩展可能涉及将红色为主色的三元组的R值归零(R> G且R> B)。

答案 5 :(得分:3)

您可以尝试使用imagemagick - 此页面上有关如何操作的一些提示

http://www.cit.gu.edu.au/~anthony/info/graphics/imagemagick.hints

在页面上搜索红眼

答案 6 :(得分:3)

开源项目Paint.NET在C#中有一个实现。

答案 7 :(得分:2)

这是java实现解决方案

public void corrigirRedEye(int posStartX, int maxX, int posStartY, int maxY, BufferedImage image) {
    for(int x = posStartX; x < maxX; x++) {
        for(int y = posStartY; y < maxY; y++) {

            int c = image.getRGB(x,y);
            int  red = (c & 0x00ff0000) >> 16;
            int  green = (c & 0x0000ff00) >> 8;
            int  blue = c & 0x000000ff;

            float redIntensity = ((float)red / ((green + blue) / 2));
            if (redIntensity > 2.2) {
                Color newColor = new Color(90, green, blue);
                image.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
            }


        }
    }
}

作为从开放式cv等应用程序检测到的两个矩形中检索到的参数(这应该是一个涉及眼睛位置的矩形)

int posStartY = (int) leftEye.getY();

    int maxX = (int) (leftEye.getX() + leftEye.getWidth());
    int maxY = (int) (leftEye.getY() + leftEye.getHeight());

    this.corrigirRedEye(posStartX, maxX, posStartY, maxY, image);

    // right eye

    posStartX = (int) rightEye.getX();
    posStartY = (int) rightEye.getY();

    maxX = (int) (rightEye.getX() + rightEye.getWidth());
    maxY = (int) (rightEye.getY() + rightEye.getHeight());

    this.corrigirRedEye(posStartX, maxX, posStartY, maxY, image);

答案 8 :(得分:1)

这是Benry提供的答案的更完整实现:​​

  using SD = System.Drawing;

  public static SD.Image ReduceRedEye(SD.Image img, SD.Rectangle eyesRect)
  {
     if (   (eyesRect.Height > 0)
         && (eyesRect.Width > 0)) {
        SD.Bitmap bmpImage = new SD.Bitmap(img);
        for (int x=eyesRect.X;x<(eyesRect.X+eyesRect.Width);x++) {
           for (int y=eyesRect.Y;y<(eyesRect.Y+eyesRect.Height);y++) {
              //Value of red divided by average of blue and green:
              SD.Color pixel = bmpImage.GetPixel(x,y);
              float redIntensity = ((float)pixel.R / ((pixel.G + pixel.B) / 2));
              if (redIntensity > 2.2f)
              {
                 // reduce red to the average of blue and green
                 bmpImage.SetPixel(x, y, SD.Color.FromArgb((pixel.G + pixel.B) / 2, pixel.G, pixel.B));
                 pixel = bmpImage.GetPixel(x,y); // for debug
              }
           }
        }
        return (SD.Image)(bmpImage);
     }
     return null;
  }

答案 9 :(得分:0)

阅读此博客,关于红眼的检测和矫正有一个很好的解释。 Red eye correction with OpenCV and python