我想用OpenCV找到第一个红色像素,并在其右边剪切其余图片。

目前,我编写了以下代码,但工作非常缓慢:

        int firstRedPixel = mat.Cols();
        int len = 0;


           for (int x = 0; x < mat.Rows(); x++)
            {
                for (int y = 0; y < mat.Cols(); y++)
                {
                    double[] rgb = mat.Get(x, y);
                    double r = rgb[0];
                    double g = rgb[1];
                    double b = rgb[2];

                    if ((r > 175) && (r > 2 * g) && (r > 2 * b))
                    {
                        if (len == 3)
                        {
                            firstRedPixel = y - len;
                            break;
                        }

                        len++;
                    }
                    else
                    {
                        len = 0;
                    }
                }
            }

有什么办法吗?

java - 查找第一个红色像素并裁剪图片-LMLPHP

最佳答案

您可以:

1)查找红色像素(请参阅here)

java - 查找第一个红色像素并裁剪图片-LMLPHP

2)得到红色像素的边界框

java - 查找第一个红色像素并裁剪图片-LMLPHP

3)裁剪图像

java - 查找第一个红色像素并裁剪图片-LMLPHP

代码使用C++,但是它只是OpenCV函数,因此移植到Java并不难:

#include <opencv2\opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat3b img = cv::imread("path/to/img");

    // Find red pixels
    // https://stackoverflow.com/a/32523532/5008845
    cv::Mat3b bgr_inv = ~img;
    cv::Mat3b hsv_inv;
    cv::cvtColor(bgr_inv, hsv_inv, cv::COLOR_BGR2HSV);

    cv::Mat1b red_mask;
    inRange(hsv_inv, cv::Scalar(90 - 10, 70, 50), cv::Scalar(90 + 10, 255, 255), red_mask); // Cyan is 90

                                                                                            // Get the rect
    std::vector<cv::Point> red_points;
    cv::findNonZero(red_mask, red_points);

    cv::Rect red_area = cv::boundingRect(red_points);

    // Show green rectangle on red area
    cv::Mat3b out = img.clone();
    cv::rectangle(out, red_area, cv::Scalar(0, 255, 0));

    // Define the non red area
    cv::Rect not_red_area;
    not_red_area.x = 0;
    not_red_area.y = 0;
    not_red_area.width = red_area.x - 1;
    not_red_area.height = img.rows;

    // Crop away red area
    cv::Mat3b result = img(not_red_area);

    return 0;
}

10-06 10:24