Opencv：分割されたカラフルな画像からすべてのオブジェクトを取得

Question

イメージからすべてのオブジェクトを取得する方法イメージオブジェクトを色で分けています。 次の画像には約20色あります。私はすべての色とその位置をベクトル（Vec3bとRect）で抽出したいと思います。

私は私がオブジェクトの位置を区別することができます ように、私は、各色の位置を取得したいセグメンテーション

セグメント化された画像

Mat src, dst; 
    String imageName("/home/pathToImage.jpg"); 
    src = imread(imageName,1); 
    if(src.rows < 1) 
     return -1; 
    for(int i=0; i<src.rows; i=i+5) 
    { for(int j=0; j<src.cols; j=j+5) 
     { 
      Vec3b color = src.at<Vec3b>(Point(i,j)); 
      if(colors.empty()) 
      { 
       colors.push_back(color); 
      } 
      else{ 
       bool add = true; 
      for(int k=0; k<colors.size(); k++) 
      { 
       int  rmin = colors[k].val[0]-5, 
        rmax = colors[k].val[0]+5, 
        gmin = colors[k].val[1]-5, 
        gmax = colors[k].val[1]+5, 
        bmin = colors[k].val[2]-5, 
        bmax = colors[k].val[2]+5; 
       if((
         (color.val[0] >= rmin && color.val[0] <= rmax) && 
         (color.val[1] >= gmin && color.val[1] <= gmax) && 
         (color.val[2] >= bmin && color.val[2] <= bmax)) 

       ) 
       { 
        add = false; 
        break; 
       } 

      } 
      if(add) 
       colors.push_back(color); 

      } 
     } 
    } 
    int size = colors.size(); 
    for(int i=0; i<colors.size();i++) 
    { 
     Mat inrangeImage; 
     //cv::inRange(src, Scalar(lowBlue, lowGreen, lowRed), Scalar(highBlue, highGreen, highRed), redColorOnly); 
     cv::inRange(src, cv::Scalar(colors[i].val[0]-1, colors[i].val[1]-1, colors[i].val[2]-1), cv::Scalar(colors[i].val[0]+1, colors[i].val[1]+1, colors[i].val[2]+1), inrangeImage); 
     imwrite("/home/kavtech/Segmentation/1/opencv-wrapper-egbis/images/inrangeImage.jpg",inrangeImage); 
    } 
    /// Display 
    namedWindow("Image", WINDOW_AUTOSIZE); 
    imshow("Image", src); 
    waitKey(0); 

ためegbis algorithumを使用しています。助けてください！

Answer 1

これはちょっとしたデータフォーマットの問題です。トゥルーカラーのイメージを20色ほどの色でカラーインデックス付きイメージに変換したいとします。

単純にイメージをステップインし、成長する辞書の色をルックアップし、整数0-20を各ピクセルに割り当てます。

これで、1つの色が設定され、残りの部分がクリアであると言うだけで、イメージをバイナリイメージに変えることができます。