Android基於OpenCV實現圖像脫色

脫色

Imgproc.cvtColor(rgb, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY)可以快速的實現圖片脫色,其通過簡單的計算將三通道圖像轉換成單通道圖像,經典的灰度轉換公式如下:

但是轉換過的圖像存在對比度丟失,無法區分顏色的問題。OpenCV給我們提供另外一種脫色方法Photo.decolor,旨在最大限度的保留圖片對比度。

原理

論文詳情:www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/pro…

論文PDF:www.computer.org/csdl/pds/ap…

相比於簡單的使用R/G/B線性組合,作者構造瞭更為復雜的多項式擬合,向量空間的基底為:[r,g,b,rg,rb,gb,r2,g2,b2],核心就是求取灰度化函數:

API

public static void decolor(Mat src, Mat grayscale, Mat color_boost) 
  • 參數一:src,輸入8位三通道圖像。
  • 參數二:grayscale,輸出8位單通道灰度圖。
  • 參數三:color_boost,輸出8位三通道圖像。對比度增強後的圖像。

操作

/**
 * 脫色
 * author: yidong
 * 2020/12/5
 */
class DecolorActivity : AppCompatActivity() {

    private val mBinding: ActivityDecolorBinding by lazy {
        ActivityDecolorBinding.inflate(layoutInflater)
    }

    private val mList = mutableListOf<ImageTextObject>()
    private lateinit var mAdapter: ImageTextAdapter

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(mBinding.root)
        mAdapter = ImageTextAdapter(this, mList)
        mBinding.container.adapter = mAdapter
        val bgr = Utils.loadResource(this, R.drawable.ceil)
        val rgb = Mat()
        Imgproc.cvtColor(bgr, rgb, Imgproc.COLOR_BGR2RGB)
        val gray = Mat()
        val dst = Mat()
        val boost = Mat()
        mBinding.isLoading = true
        GlobalScope.launch(Dispatchers.IO) {
            Imgproc.cvtColor(rgb, gray, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY)
            Photo.decolor(rgb, dst, boost)
            launch(Dispatchers.Main) {
                mList.add(ImageTextObject(rgb, "原圖"))
                mList.add(ImageTextObject(gray, "RGB2GRAY"))
                mList.add(ImageTextObject(dst, "DeColor"))
                mList.add(ImageTextObject(boost, "ColorBoosting"))
                mAdapter.notifyItemRangeInserted(0, 4)
                mBinding.isLoading = false
            }
        }
    }
}

效果

分別采用decolor和RGB2GRAY實現的脫色效果圖,在對比度和顏色保留上效果相差很大。

源碼

github.com/onlyloveyd/…

以上就是Android基於OpenCV實現圖像脫色的詳細內容,更多關於Android OpenCV圖像脫色的資料請關註WalkonNet其它相關文章!

推薦閱讀: