opencv 创建图像mask

创建图像mask

《learning opencv》第五章第6题解决方案

创建一副图像mask的过程可以分为以下步骤：

• 将原始图像通道分离，获取红绿蓝三通道的第二个绿色通道;
• 克隆绿色通道矩阵两次，得到个矩阵clone1，clone2；
• 寻找绿色通道矩阵的最小值和最大值；
• 将clone1 的所有元素值按照以下公式设定：
  
• 将clone2 的所有值设置为0，并用compare()函数处理clone2 图像，得到最终的效果图。

原始图像如下所示：

对原始图像进行通道分离，得到绿色通道的图像，如下所示：

最后，实现代码如下所示：

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace cv;

int main()
{
    //加载一副图像，按照三通道分离
    Mat m = imread("daminggong.png");
    std::vector<cv::Mat> plane;
    split(m, plane);
    //找到绿色通道的矩阵
    Mat green = plane[1];
    imwrite("green.png", green);
    // 绿色通道被克隆两次
    Mat clone1 = green.clone();
    Mat clone2 = green.clone();
    // clone1 所有元素 （Max-Min）/2.0
    double minPixel, maxPixel;
    int minPixelIdx, maxPixelIdx;
    minMaxIdx(green, &minPixel, &maxPixel, &minPixelIdx, &maxPixelIdx);
    double thresh = (unsigned char)(maxPixel - minPixel) / 2.0;
    int ithresh = (int)thresh;
    // 最大值和最小值所求的的中值，设置为clone1的值
    clone1 = Mat(clone1.size(), clone1.type(), Scalar(ithresh));
    // clone2 的所有值设置为0
    clone2 = Mat(clone2.size(), clone2.type(), Scalar(0));

    compare(green, clone1, clone2, CMP_GE);
    subtract(green, thresh / 2, green, clone2);

    imshow("clone2", clone2);
    imwrite("mask.png", clone2);
    waitKey(0);
    return 0;
}

实现效果如下图所示：

compare()函数实现逐像素比较两个单通道图像的功能，若满足cmpop条件，则dst被填充为255，否则填充为0

 void compare(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst, int cmpop);

cmpop 有以下几种情况：
enum { CMP_EQ=0,    //相等
    CMP_GT=1,   //大于
    CMP_GE=2,   //大于等于
    CMP_LT=3,   //小于
    CMP_LE=4,   //小于等于
    CMP_NE=5 }; //不相等