OpenCVの：ラボカラー量子化事前に定義された色に

Question

私は次の関数使用して、いくつかの定義済みの色に私のイメージの色を削減しようとしている：正常に動作していないようしかし

void quantize_img(cv::Mat &lab_img, std::vector<cv::Scalar> &lab_colors) { 
    float min_dist, dist; 
    int min_idx; 
    for (int i = 0; i < lab_img.rows*lab_img.cols * 3; i += lab_img.cols * 3) { 
     for (int j = 0; j < lab_img.cols * 3; j += 3) { 
      min_dist = FLT_MAX; 
      uchar &l = *(lab_img.data + i + j + 0); 
      uchar &a = *(lab_img.data + i + j + 1); 
      uchar &b = *(lab_img.data + i + j + 2); 
      for (int k = 0; k < lab_colors.size(); k++) { 
       double &lc = lab_colors[k](0); 
       double &ac = lab_colors[k](1); 
       double &bc = lab_colors[k](2); 
       dist = (l - lc)*(l - lc)+(a - ac)*(a - ac)+(b - bc)*(b - bc); 
       if (min_dist > dist) { 
        min_dist = dist; 
        min_idx = k; 
       } 
      } 
      l = lab_colors[min_idx](0); 
      a = lab_colors[min_idx](1); 
      b = lab_colors[min_idx](2); 
     } 
    } 
} 

を！たとえば、次の入力の出力は素晴らしいようです！

if (!(src = imread("im0.png")).data) 
    return -1; 
cvtColor(src, lab, COLOR_BGR2Lab); 
std::vector<cv::Scalar> lab_color_plate_({ 
    Scalar(100, 0 , 0), //white 
    Scalar(50 , 0 , 0), //gray 
    Scalar(0 , 0 , 0), //black 
    Scalar(50 , 127, 127), //red 
    Scalar(50 ,-128, 127), //green 
    Scalar(50 , 127,-128), //violet 
    Scalar(50 ,-128,-128), //blue 
    Scalar(68 , 46 , 75), //orange 
    Scalar(100,-16 , 93) //yellow 
}); 
//convert from conventional Lab to OpenCV Lab 
for (int k = 0; k < lab_color_plate_.size(); k++) { 
    lab_color_plate_[k](0) *= 255.0/100.0; 
    lab_color_plate_[k](1) += 128; 
    lab_color_plate_[k](2) += 128; 
} 
quantize_img(lab, lab_color_plate_); 
cvtColor(lab, lab, CV_Lab2BGR); 
imwrite("im0_lab.png", lab); 

入力画像：

出力画像

問題がどこにあるか誰もが説明できますか？

Answer 1

アルゴリズムを確認した後、アルゴリズムが正しく100％であり、問​​題は色空間であることに気付きました....木から緑色のように「間違って」変わった色を取りましょう。

GIMPのカラーピッカーツールを使用すると、使用されている緑色の少なくとも1つがRGB（111,139,80）であることがわかります。これをLABに変換すると、（54.4、-20.7、28.3）が得られます。緑色までの距離は（あなたの公式で）21274.34で、灰色の距離は1248.74 ...です。緑色であっても、緑色から灰色を選択します。

LABの値が多いと、緑の値が生成される可能性があります。色範囲はthis webpageでテストできます。私はHSVまたはHSLを使用し、色相であるH値のみを比較することをお勧めします。他の値は緑色のトーンのみを変更しますが、色相の小さな範囲は緑色であると判断します。おそらく、より正確な結果が得られます。

for (int i = 0; i < lab_img.rows; ++i) { 
    for (int j = 0; j < lab_img.cols; ++j) { 
     Vec3b pixel = lab_img.at<Vec3b>(i,j); 
    } 
} 

この方法では、コードが読みやすくなり、いくつかのチェックは、デバッグモードで実行されています

いくつかの提案はあなたのコードを改善するため

は、このようVec3bとCV ::マット機能を使用しています。

あなたはこの方法でも優れているインデックス

auto currentData = reinterpret_cast<Vec3b*>(lab_img.data); 
for (size_t i = 0; i < lab_img.rows*lab_img.cols; i++) 
{ 
    auto& pixel = currentData[i]; 
} 

を気にしないので、他の方法は、一つのループを行うことであろう。この最後の部分は単なる提案であり、現在のコードには何も問題はなく、外部の読者には分かりやすく読むことができます。