用于区分给定像素的颜色变化和亮度变化的算法

Question

我在Android应用中使用OpenCV读取像素值，并确定该特定像素的屏幕上是否有新对象。现在，当我读取像素值时，如果帧中有新对象或者帧的整体亮度增加或减少，则RGB值可能不同。有人可以建议我一些可以用来区分它们的技术吗？

目前我比较RGB值的差异，如果R值增加或减少了更多的蓝色和绿色等等。这只是60-70％的准确度。

Answer 1

Color类有一个名为colorToHSV的静态方法，它将执行RGB - ＆gt; HSV转换。 HSV是色调/饱和度/值，其中值是亮度的另一个术语。

签名是：public static void colorToHSV (int color, float[] hsv)

此处hsv[2]将是您要寻找的亮度值。

Answer 2

我建议在图像上使用cvtcolor并将RGB图像转换为Lab / Luv / HSV。我以前曾经做过类似的项目，为了使它更精确（准确度达到93％），我们将所有可能的颜色保存到图像中并训练了分类器（SVM，NN等等;它们都很容易在OpenCV中实现）与“groundtruth”和我们使用Luv色彩空间。我知道你不想纠正这个改变。我只是提到它，因为我们用Luv获得了最高的准确度（超过了HSV和实验室）。 See here确保根据OpenCV将RGB转换为Lab而不是this，因为它不相同。 希望它有所帮助。