Question

我正在尝试识别图片中的四个HSV间隔，结果图像应该由0,1,2,3组成，其中这些代表已识别的颜色索引。

我想尽可能多地使用opencv API，以减少执行时间和循环开销。我尝试过使用inRange和addWeighted，但我没有提出功能算法。你能帮帮我吗？

例如，假设我想要分类

110<H<130 && S > 100 && V > 100 as color0
140<H<160 && S > 100 && V > 100 as color1
50<H<70 && S > 100 && V > 100 as color2

问题是我必须以不同的间隔同时处理所有三个通道，所以我认为LUT方式（1通道或3个不同的通道）不是从1获得1D分类输出矩阵的正确方法3D输入矩阵。

Answer 1

我还没有尝试过，但我认为查找表（LUT）是理想的。假设您的范围是0-30,31-78,79-91和92-100，您将制作256个元素的LUT，其中前31个条目为零，接下来的48个条目为1，依此类推。然后拨打cv::LUT()。

LUT的优点是输出值只是从Hue值索引的表中获取，这意味着每个像素没有多个if语句，这意味着CPU在确定分支时不会停顿目的地 - 所以它应该非常快。

我做了一些实验，无法让内置的LUT()函数快速执行此设置 - 还必须使用split()来减慢速度。我用这个HSL色轮作为测试图像。

这是代码。首先，它使用if语句来处理条件并对其进行计时，然后重复处理但使用3个LUT来确定输出值：

// https://stackoverflow.com/q/49333257/2836621
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int
main(int argc,char*argv[])
{
   // Open input and check success
   Mat img = cv::imread("start.png",-CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH);
   if (img.empty()){
      cerr << "ERROR: Failed to open start.png" << endl;
      exit(1);
   }

   // Create HSV version
   Mat hsvMat;
   cv::cvtColor(img,hsvMat,CV_BGR2HSV);

   // Create result Mat, same dimensions as input, and pointer to its data
   Mat result;
   cv::cvtColor(img,result,CV_BGR2GRAY);
   unsigned char* r;

   // Various constants
   const int Sthreshold = 100;
   const int Vthreshold = 100;
   const int Hthreshold[]={110,130,140,160,50,70};

   // Process with if statements and time it
   double t = (double)getTickCount();

   // Iterate over rows and columns of hsvMat
   Vec3b *thisRow;
   for(int j=0;j<hsvMat.rows;++j)
   {
       // Get pointers to input and output rows
       thisRow = hsvMat.ptr<Vec3b>(j);
       r = result.ptr<unsigned char>(j);
       // Iterate over cols
       for(int i=0;i<hsvMat.cols;++i)
       {
          auto H=thisRow[i][0];  // Pick up this pixel's Hue
          auto S=thisRow[i][1];  // Pick up this pixel's Sat
          auto V=thisRow[i][2];  // Pick up this pixel's Value
          // Pre-set output colour to black
          unsigned char v=0;
          if((V>Vthreshold) && (S>Sthreshold)){
             // Set result based on Hue
             if((H>Hthreshold[0]) && (H<Hthreshold[1])){
                v=64;
             } else if((H>Hthreshold[2]) && (H<Hthreshold[3])){
                v=128;
             } else if((H>Hthreshold[4]) && (H<Hthreshold[5])){
                v=192;
             }
          }
          r[i]=v;
       }
   }

   t = (((double)getTickCount() - t)*1000000)/getTickFrequency();
   cout << "Time with if statements: " << t << "us" << std::endl;

   // Write to disk for checking
   imwrite("resultptr.png",result);

   // Now do setup for LUT method

   // Pre-create LUTs for Hue, Saturation, Value
   unsigned char HLUT[256]={0};
   unsigned char SLUT[256]={0};
   unsigned char VLUT[256]={0};
   for(int i=0;i<256;i++){
      if(i>Sthreshold){SLUT[i]=1;}
      if(i>Vthreshold){VLUT[i]=1;}
      if((i>Hthreshold[0]) && (i<Hthreshold[1])){
         HLUT[i]=64;
      } else if((i>Hthreshold[2]) && (i<Hthreshold[3])){
         HLUT[i]=128;
      } else if((i>Hthreshold[4]) && (i<Hthreshold[5])){
         HLUT[i]=192;
      }
   }

   // Process with LUT and time it
   t = (double)getTickCount();

   // Iterate over rows and columns of hsvMat
   for(int j=0;j<hsvMat.rows;++j)
   {
       // Get pointers to input and output rows
       thisRow = hsvMat.ptr<Vec3b>(j);
       r = result.ptr<unsigned char>(j);
       // Iterate over cols
       for(int i=0;i<hsvMat.cols;++i)
       {
          auto H=thisRow[i][0];              // Pick up this pixel's Hue
          auto S=thisRow[i][1];              // Pick up this pixel's Sat
          auto V=thisRow[i][2];              // Pick up this pixel's Value
          r[i]=HLUT[H] * SLUT[S] * VLUT[V];  // Lookup output pixel
       }
   }

   t = (((double)getTickCount() - t)*1000000)/getTickFrequency();
   cout << "Time with LUT: " << t << "us" << std::endl;

   // Write to disk for checking
   imwrite("resultLUT.png",result);
}

结果是：

我的iMac（clang++ -march=native -O3）上的时间是：

Time with if statements: 38.429us
Time with LUT: 24.31us

如果有人想要获取代码并尝试第二组循环的替代方法，请随意尝试发布您获得的内容，但保持第一组循环不变以供参考。

用opencv进行HSV颜色分类

1 个答案: