c++ - opencv C++ 中非均匀光照物体的检测

Question

我正在使用 OpenCV C++ 在视频/实时流/图像中执行特征检测。视频不同部分的光照条件不同，导致在将 RGB 图像转换为二值图像时某些部分被忽略。

视频特定部分的照明条件也会随着视频的播放而变化。我尝试了“直方图均衡”功能，但没有帮助。

我在以下链接中获得了 MATLAB 中的有效解决方案:

http://in.mathworks.com/help/images/examples/correcting-nonuniform-illumination.html

但是，上述链接中使用的大部分函数在 OpenCV 中不可用。

您能否建议在 OpenCV C++ 中替代此 MATLAB 代码？

Answer 1

OpenCV 在框架中提供了自适应阈值范例:http://docs.opencv.org/modules/imgproc/doc/miscellaneous_transformations.html#adaptivethreshold

函数原型(prototype)如下:

void adaptiveThreshold(InputArray src, OutputArray dst, 
                      double maxValue, int adaptiveMethod, 
                      int thresholdType, int blockSize, double C);

前两个参数是输入图像和存储输出阈值图像的位置。 maxValue 是分配给输出像素的阈值，如果它通过标准，adaptiveMethod 是用于自适应阈值的方法，thresholdType 是您要执行的阈值类型(稍后详述)，blockSize 是要检查的窗口的大小(稍后详述)，C 是要从每个窗口中减去的常量.我从来没有真正需要使用它，我通常将它设置为 0。

adaptiveThreshold 的默认方法是分析 blockSize x blockSize 窗口并计算此窗口内的平均强度减去 C。如果这个窗口的中心高于平均强度，输出图像的输出位置中的这个对应位置设置为 maxValue，否则相同位置设置为 0。这应该对抗非均匀照明问题，您不是对图像应用全局阈值，而是对局部像素邻域执行阈值处理。

您可以阅读有关其他参数的其他方法的文档，但要开始使用，您可以执行以下操作:

// Include libraries
#include <cv.h>
#include <highgui.h>

// For convenience
using namespace cv;

// Example function to adaptive threshold an image
void threshold() 
{
   // Load in an image - Change "image.jpg" to whatever your image is called
   Mat image;
   image = imread("image.jpg", 1);

   // Convert image to grayscale and show the image
   // Wait for user key before continuing
   Mat gray_image;
   cvtColor(image, gray_image, CV_BGR2GRAY);

   namedWindow("Gray image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
   imshow("Gray image", gray_image);   
   waitKey(0);

   // Adaptive threshold the image
   int maxValue = 255;
   int blockSize = 25;
   int C = 0;
   adaptiveThreshold(gray_image, gray_image, maxValue, 
                     CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, CV_THRESH_BINARY, 
                     blockSize, C);

   // Show the thresholded image
   // Wait for user key before continuing
   namedWindow("Thresholded image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
   imshow("Thresholded image", gray_image);
   waitKey(0);
}

// Main function - Run the threshold function
int main( int argc, const char** argv ) 
{
    threshold();
}