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如何使用 OpenCV (+ C++) 以最快的方式减少图像中不同颜色的数量?我不想要完整的代码。我已经在使用 kmeans 了,但速度不是很快。这是我的代码中缓慢的部分:
kmeans(samples, clusterCount, labels,
TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, 10, 10.0),
1, KMEANS_RANDOM_CENTERS, centers);
rgb2ind
),速度很快。几乎 0.01 秒。
Magick++ (ImageMagick API)
为了这。
最佳答案
有很多方法可以量化颜色。这里我描述四个。
均匀量化
这里我们使用颜色均匀分布的颜色图,无论它们是否存在于图像中。在 MATLAB 中,你会写
qimg = round(img*(N/255))*(255/N);
将每个 channel 量化为
N
级别(假设输入在 [0,255] 范围内。您也可以使用
floor
,这在某些情况下更合适。这会导致
N^3
不同的颜色。例如,使用
N=8
您会得到 512 种独特的 RGB 颜色.
rgb2ind
,OP 提到,做均匀量化和他们称之为“最小方差量化”的东西:
Minimum variance quantization cuts the RGB color cube into smaller boxes (not necessarily cubes) of different sizes, depending on how the colors are distributed in the image.
N=4
导致多达 64 种不同的颜色 [使用
N=2
得到8种不同的颜色和其他方法相比,结果非常难看]:
#include "diplib.h"
#include "dipviewer.h"
#include "diplib/simple_file_io.h"
#include "diplib/histogram.h"
#include "diplib/segmentation.h"
#include "diplib/lookup_table.h"
int main() {
dip::Image input = dip::ImageRead( "/Users/cris/dip/images/flamingo.tif" );
input.SetColorSpace( "RGB" ); // This image is linear RGB, not sRGB as assumed when reading RGB TIFFs.
// Compute the color histogram.
dip::Histogram hist( input, {}, { dip::Histogram::Configuration( 0.0, 255.0, 64 ) } );
// Cluster the histogram, the output histogram has a label assigned to each bin.
// Each label corresponds to one of the clusters.
dip::uint nClusters = 8;
dip::Image histImage = hist.GetImage(); // Copy with shared data
dip::Image tmp;
dip::CoordinateArray centers = dip::MinimumVariancePartitioning( histImage, tmp, nClusters );
histImage.Copy( tmp ); // Copy 32-bit label image into 64-bit histogram image.
// Find the cluster label for each pixel in the input image.
dip::Image labels = hist.ReverseLookup( input );
// The `centers` array contains histogram coordinates for each of the centers.
// We need to convert these coordinates to RGB values by multiplying by 4 (=256/64).
// `centers[ii]` corresponds to label `ii+1`.
dip::Image lutImage( { nClusters + 1 }, 3, dip::DT_UINT8 );
lutImage.At( 0 ) = 0; // label 0 doesn't exist
for( dip::uint ii = 0; ii < nClusters; ++ii ) {
lutImage.At( ii + 1 ) = { centers[ ii ][ 0 ] * 4, centers[ ii ][ 1 ] * 4, centers[ ii ][ 2 ] * 4 };
}
// Finally, we apply our look-up table mapping, painting each label in the image with
// its corresponding RGB color.
dip::LookupTable lut( lutImage );
dip::Image output = lut.Apply( labels );
output.SetColorSpace( "RGB" );
// Display
dip::viewer::ShowSimple( input, "input image" );
dip::viewer::ShowSimple( output, "output image" );
dip::viewer::Spin();
}
关于c++ - OpenCV 中的快速颜色量化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49710006/
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