从 Objective C++ 调用 OpenCv inRange 函数时的行为不同

Posted 2023-02-22

【中文标题】从 Objective C++ 调用 OpenCv inRange 函数时的行为不同

【英文标题】：OpenCv inRange function behaves differently when called from Objective C++

【发布时间】：2018-02-18 21:50:18

【问题描述】：

我在这里使用了这个问题的优秀答案：

How to detect bullet holes on the target using python

我已经验证它在 Python 2 和 3.6 中都可以工作，但我想在一个用 Objective C(++) 编写的 ios 应用程序中使用这个概念。这是我翻译它的尝试。最终，我需要它来处理相机拍摄的图像，所以我不想使用 imread，但我已经检查过这没有什么区别。

UIImage *nsi = [UIImage imageNamed:@"CANDX.jpg"];
cv::Mat original;
UIImageToMat(nsi, original);

cv::Mat thresholded;
cv::inRange(original, cv::Scalar(40,40,40), cv::Scalar(160,160,160), thresholded);

cv::Mat kernel = cv::Mat::ones(10, 10, CV_64FC1);
cv::Mat opening;
cv::morphologyEx(thresholded, opening, cv::MORPH_OPEN, kernel);

vector<vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(opening, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_NONE);

使用与 Python 版本相同的值对 inRange 的调用会给出一个完全黑色的图像。实际上，不可能为不会导致此结果的下限和上限选择值。我尝试将图像转换为 HSV 并使用 HSV 值作为下限和上限。这有点不同，因为我可以获得一些模糊可识别的结果，但与我应该得到的有用结果完全不同。

如果我从答案中替换“阈值”图像并注释掉 inRange 调用，morphology 和 findContours 调用工作正常。

我在设置 inRange 调用时做错了吗？

【问题讨论】：

您所指的原始问题不存在——您是否获得了正确的链接？

感谢@DanMašek，不知道我是如何错误地粘贴它的！现已编辑。

original cv::Mat 的元素（和通道数）的数据类型是什么？

感谢@DanMašek，我认为元素的数据类型是CV_8UC4，查看github.com/opencv/opencv/blob/master/modules/imgcodecs/src/… 中的UIImageToMat 的来源。通道数在我的代码中报告为 4。

完美！非常感谢。如果你想把它写成答案，我所要做的就是在 inRange 调用之前输入cvtColor(original, original, cv::COLOR_BGRA2BGR);。

【参考方案1】：

正如您在 cmets 中提到的，original 的数据类型是 CV_8UC4——即它是一个 4 通道图像。但是，在您致电 cv::inRange 时，您只提供了 3 个频道的范围。

cv::Scalar 表示一个 4 元素向量。当您仅使用 3 个值调用 constructor 时，第 4 个元素使用默认值 0。

因此，您对inRange 的调用实际上等同于：

cv::inRange(original, cv::Scalar(40,40,40,0), cv::Scalar(160,160,160,0), thresholded);

您只寻找 Alpha 通道设置为 0（完全透明）的像素。由于图像来自相机，因此不太可能有任何透明像素 - Alpha 通道可能只有全部 255。

有两种方法可以解决这个问题：

删除不需要的 Alpha 通道。一种方法是使用cv::cvtColor，例如

cv::cvtColor(original, original, cv::COLOR_BGRA2BGR);

为所有通道指定所需的范围，例如

cv::inRange(original, cv::Scalar(40,40,40,0), cv::Scalar(160,160,160,255), thresholded);