如何高效地使用opencv在RGB圖像中執行復雜閾值？

Question

我想一個MATLAB代碼翻譯成C++ OpenCV的，它的閾值的RGB圖像：紅色值>閾值1和紅/綠>閾值2和紅色/藍色>閾值3

的MATLAB代碼是：

bw=(im(:,:,1)>=red_th&(im(:,:,1)./im(:,:,2))>=red_green_th&(im(:,:,1)./im(:,:,3))>=red_blue_th); 

其中im(:,:,1), im(:,:,2)和im(:,:,3)分別是r，g，b值。

我發現matlab代碼與使用「for cols and for rows」循環所有像素相比非常高效。因此，我想在opencv中找到類似的有效方法，而不是循環使用cols和rows。

我看了一些關於cv::threshold and inRange的信息，但是看起來他們不能滿足我的要求。

Answer 1

不能直接與threshold或inRange做到這一點，但你可以很容易地將它轉換爲OpenCV的第一剖開的3個通道，然後用矩陣表示：

Mat im = ... 
vector<Mat> planes; 
split(im, planes); // B, G, R planes 

Mat bw = (planes[2] >= red_th) & 
     (planes[2]/planes[1] >= red_green_th) & 
     (planes[2]/planes[0] >= red_blue_th); 

由於Matlab的通常工作於雙打，你最好轉換OpenCV的矩陣翻番（除非它們已經如此）：

Mat im = ... 
vector<Mat> planes; 
split(im, planes); // B, G, R planes 

for(size_t i=0; i<planes.size(); ++i) { 
    planes[i].convertTo(planes[i], CV_64F); 
} 

Mat bw = (planes[2] >= red_th) & 
     (planes[2]/planes[1] >= red_green_th) & 
     (planes[2]/planes[0] >= red_blue_th); 

也可以爲環，它可以是，如果你在工作的指針非常快的（我假設你im我s的CV_8UC3）：

Mat3b im = ... 
Mat1b bw(im.rows, im.cols, uchar(0)); 

int rows = im.rows; 
int cols = im.cols; 
if(im.isContinuous()) { 
    cols = rows * cols; 
    rows = 1; 
} 

for(int r=0; r<rows; ++r) { 
    Vec3b* ptr_im = im.ptr<Vec3b>(r); 
    uchar* ptr_bw = bw.ptr<uchar>(r) 
    for(int c=0; c<cols; ++c) { 
     const Vec3b& bgr = ptr_im[c]; 

     // Take care of division by 0 

     ptr_bw[c] = (bgr[2] >= red_th) && 
        (bgr[2]/bgr[1] >= red_green_th) && 
        (bgr[2]/bgr[0] >= red_blue_th); 
    } 
}