如何从带有蒙版的轮廓图像中获取像素值？

Question

我尝试从轮廓图像中提取平均像素值（R、G、B）。但是，我的问题是当我应用下面的代码时，观察到了一些奇怪的值。

int main(){
cv::Mat star = imread("C:\\Users\\PC\\Desktop\\star\\starcircle.png");
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(star.rows, star.cols, CV_8UC1);
cv::Mat frame;
double b, g, r = 0.0;

cv::imshow("Original", star);

cv::cvtColor(star, frame, CV_BGR2HSV);

cv::inRange(frame, cv::Scalar(29, 220, 220), cv::Scalar(30, 255, 255), mask);

cv::imshow("mask", mask);

cv::Mat result = cv::Mat(star.rows, star.cols, CV_8UC1, star.type());
result.setTo(cv::Scalar(0, 0, 0));

star.copyTo(result, mask);  

cv::Scalar temp = mean(mask);

cout << "avg_R: " << temp[2] << " \n"; // red value
cout << "avg_G: " << temp[1] << " \n"; // green value
cout << "avg_B: " << temp[0] << " \n\n"; // blue value 

cv::imshow("result", result);
cv::waitKey(-1);
return 0;

}

我得到了如下结果的正确图像。

我只想读取黄色部分的像素值，而不是蒙版之外的像素值。

我还有另一个代码用于读取黄色部分中的像素值，但它显示了相同的结果。

int main(){
cv::Mat star = imread("C:\\Users\\PC\\Desktop\\star\\starcircle.png");
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(star.rows, star.cols, CV_8UC1);
cv::Mat frame;
double b, g, r = 0.0;

cv::imshow("Original", star);

cv::cvtColor(star, frame, CV_BGR2HSV);

cv::inRange(frame, cv::Scalar(29, 220, 220), cv::Scalar(30, 255, 255), mask);

cv::imshow("mask", mask);

cv::Mat result = cv::Mat(star.rows, star.cols, CV_8UC1, star.type());
result.setTo(cv::Scalar(0, 0, 0));

star.copyTo(result, mask);  

int hei = star.rows;
int wid = star.cols;

int corow = hei * wid;

double b, g, r = 0.0;

for (int x = 0; x < hei; x++) {
    for (int y = 0; y < wid; y++) {
        if (mask.at<unsigned char>(x, y) > 0) {
            b += result.at<Vec3b>(x, y)[0];
            g += result.at<Vec3b>(x, y)[1];
            r += result.at<Vec3b>(x, y)[2];

        }
        else {

        }


    }
}

cout << "$$ Red(R), Green(G), Blue(B) $$" << " \n\n";
cout << "avg_R: " << r / corow << " \n"; // red value
cout << "avg_G: " << g / corow << " \n"; // green value
cout << "avg_B: " << b / corow << " \n\n"; // blue value

}

请帮我修改错误。

提前谢谢你。

Answer 1

一些事情：

• 您的变量名称和Mat 类型至少令人困惑。为变量使用正确的名称，并尽可能使用Mat_<T>（我会说总是）。
• 要获得平均值，您应该除以掩码中的像素数，而不是总像素数。
• 你应该考虑使用cv::mean
• 您需要cv::waitKey() 才能真正看到您的cv::imshow

检查代码：

#include <opencv2\opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat3b star = cv::imread("path/to/image");   
    cv::imshow("Original", star);

    cv::Mat3b hsv;
    cv::cvtColor(star, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);

    cv::Mat1b mask;
    cv::inRange(hsv, cv::Scalar(29, 220, 220), cv::Scalar(30, 255, 255), mask);
    cv::imshow("mask", mask);

    // Change to 'false' to see how to use the 'cv::mask' approach
    if (true)
    {
        double blue, green, red = 0.0;
        int counter = 0;
        for (int r = 0; r < star.rows; r++)
        {
            for (int c = 0; c < star.cols; c++)
            {
                if (mask(r, c) > 0)
                {
                    ++counter;
                    blue += star(r, c)[0];
                    green += star(r, c)[1];
                    red += star(r, c)[2];
                }
            }
        }

        // Avoid division by 0
        if (counter > 0)
        {
            blue /= counter;
            green /= counter;
            red /= counter;
        }

        std::cout << "$$ Red(R), Green(G), Blue(B) $$" << " \n\n";
        std::cout << "avg_R: " << red << " \n"; 
        std::cout << "avg_G: " << green << " \n"; 
        std::cout << "avg_B: " << blue << " \n\n"; 
    }
    else
    {
        cv::Scalar mean_value = cv::mean(star, mask);
        double blue = mean_value[0];
        double green = mean_value[1];
        double red = mean_value[2];

        std::cout << "$$ Red(R), Green(G), Blue(B) $$" << " \n\n";
        std::cout << "avg_R: " << red << " \n"; // red value
        std::cout << "avg_G: " << green << " \n"; // green value
        std::cout << "avg_B: " << blue << " \n\n"; // blue value
    }
    cv::waitKey();
}

Answer 2

我在您的代码中发现了几个错误：

cv::Mat result = cv::Mat(star.rows, star.cols, CV_8UC1, star.type());
result.setTo(cv::Scalar(0, 0, 0));
star.copyTo(result, mask);  
cv::Scalar temp = mean(mask);

如果结果是 CV_8UC1 类型，那么你复制到一个通道？ （CV_8U 中的 C1 表示一个通道）。然后你使用star.type()，其中要设置的值应该是......你也做了一个掩码的平均值，这会给你一个只有一个通道集的标量，因为它是CV_8UC1类型的二进制图像......为了让它工作，它应该是：

cv::Mat result = cv::Mat(star.rows, star.cols, star.type(), cv::Scalar::all(0));
star.copyTo(result, mask);  
cv::Scalar temp = mean(result);

对于第二部分，可以像这样添加它，但是如果您还没有修复之前的错误...我认为如果幸运的话，它应该会在某些时候给您分段错误或奇怪的结果。最后的结果部分是这样的：

cout << "$$ Red(R), Green(G), Blue(B) $$" << " \n\n";
cout << "avg_R: " << r / corow << " \n"; // red value
cout << "avg_G: " << g / corow << " \n"; // green value
cout << "avg_B: " << b / corow << " \n\n"; // blue value

但是 corow 应该是掩码的非零点，所以应该是：

corow = cv::countNonZero(mask);
cout << "$$ Red(R), Green(G), Blue(B) $$" << " \n\n";
cout << "avg_R: " << r / corow << " \n"; // red value
cout << "avg_G: " << g / corow << " \n"; // green value
cout << "avg_B: " << b / corow << " \n\n"; // blue value

如果不是，它会给你一个较小的数字，因为它被一个数字除以一个数字，其中包括没有贡献的黑点。

作为一个额外的说明，你应该使用更多的 OpenCV 函数......在这种情况下 cv::mean 做同样的事情，如果不是你可以用 sum 和除法简化它：

 cv::Scalar summed = cv::sum(result); 
 cv::Scalar mean = summed / static_cast<double>(cv::countNonZero(mask));
 std::cout << "$$ Red(R), Green(G), Blue(B) $$" << std::endl << std::endl;
 std::cout << "avg_R: " << mean[2] << std::endl; // red value
 std::cout << "avg_G: " << mean[1] << std::endl; // green value
 std::cout << "avg_B: " << mean[0] << std::endl << std::endl; // blue value

这是假设您执行了star.copyTo(result, mask); 行

Answer 3

1. 了解cv::Mat::at：第一行，第二列。不是 (x, y)！

2. 见cv::mean：它可以与面具一起使用。

3. 右初始化：double b = 0.0, g = 0.0, r = 0.0;

4. int corow = 0;如果掩码> 0，则在循环内部++corow。