opencv 中图像处理的一般流程——面向对象

来源：互联网发布：范冰冰知乎编辑：程序博客网时间：2024/06/03 21:25

图像处理算法opencv实现的通用框架，很实用，总结如下。

将要处理的图片当做参数传递给算法类，每个算法都定义一个类

算法类的定义

1.必要的参数，参数的set，get函数；

2.必要的辅助函数，尽量拆分开来，功能独立，短小；

3. 输出图像作为成员变量，处理结果通过其返回

class GetColor{private:    int minDist;     //最小距离    cv::Vec3b target;//目标颜色    cv::Mat result;  //返回结果public:    GetColor();    void setColorDistanceThreshold(int distance);    int getColorDistanceThreshold();    int getDistance(const cv::Vec3b&color )const;    void setTargetColor( unsigned char red,unsigned char green,unsigned char blue);    void setTargetColor(cv::Vec3b color);    cv::Vec3b getTargetColor()const;    cv::Mat process(const cv::Mat &image);};

类实现：

重点是process函数的实现，依据所要用的算法来实现。

#include "getcolor.h"GetColor::GetColor():minDist(100){    target[0]=target[1]=target[2]=0;//初始化目标颜色；}//返回某一像素点处颜色与目标颜色的距离int GetColor:: getDistance(const cv::Vec3b&color )const{    return abs(color[0]-target[0])+           abs(color[1]-target[1])+           abs(color[2]-target[2]);}//设置容忍距离void GetColor::setColorDistanceThreshold(int distance){    if(distance<0)    {        distance=0;    }    minDist=distance;}//得到距离int GetColor::getColorDistanceThreshold(){    return minDist;}//设定目标颜色值三通道法。void GetColor::setTargetColor( unsigned char red,unsigned char green,unsigned char blue){   //opencv 默认是BGR    target[2]=red;    target[1]=green;    target[0]=blue;}//重载设定目标颜色值向量法void GetColor::setTargetColor(cv::Vec3b color){    target =color;}//得到被检测的颜色cv::Vec3b GetColor:: getTargetColor()const{    return target;}cv::Mat GetColor:: process(const cv::Mat &image){    //尺寸和原始图像一样,分配空间通道按照实际需要分配，    result.create(image.rows,image.cols,CV_8U);    //定义迭代器    cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it= image.begin<cv::Vec3b>();    cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend= image.end<cv::Vec3b>();    cv::Mat_<uchar>::iterator itout=result.begin<uchar>();    for(;it!=itend;++it,++itout)    {        if(getDistance(*it)<minDist)        {            *itout=255;        }        else        {            *itout=0;        }    }    return result;}

处理过程在主函数中完成，按照步骤来进行

简洁明了且不易出错。

   //步骤一1.创建要处理的对象Create Image processor object;    GetColor cdetect;    //步骤二2.读入图片Read input image    cv::Mat image =imread("D:/Lena.jpg");    if(!image.data)        return 0;    //步骤三3.设置输入参数 set input parameters    cdetect.setTargetColor(221,190,230);    cvNamedWindow("result");    //步骤四4.处理图像显示结果    imshow("result",cdetect.process(image));    cv::waitKey();     return 0;

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