opencv 学习之 色偏检测

先看一段代码：

#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "iostream"#include "math.h"using namespace cv;/**********************************************************************************函数描述：  color     计算图像的色偏度以及色偏方向    *函数参数：  image    彩色 BGR 图片*  cast        计算出的偏差值，小于1表示比较正常，大于1表示存在色偏 *  da          红/绿色偏估计值，da大于0，表示偏红；da小于0表示偏绿 *  db          黄/蓝色偏估计值，db大于0，表示偏黄；db小于0表示偏蓝 **********************************************************************************/void color(IplImage * image){IplImage * lab = cvCreateImage(cvGetSize(image), image->depth, image->nChannels);    cvCvtColor(image, lab, CV_BGR2Lab);double a=0;double b=0;int lista[256];int listb[256];    for(int i=0; i<256; i++)      {  lista[i] = 0;listb[i] = 0;    }  CvScalar scalar;for(int i=0; i<lab->height; i++){for(int j=0; j<lab->width; j++){scalar = cvGet2D(lab, i, j);a += (scalar.val[1]-128);b += (scalar.val[2]-128);int x = (int)scalar.val[1];lista[x]++;int y = (int)scalar.val[2];listb[y]++;}}    double da = a/(lab->height * lab->width);      double db = b/(lab->height * lab->width);      double d = sqrt(da*da + db*db);    double ma=0, mb=0;      for(int i=0;i<256;i++)      {          ma += abs(i-128-da)*lista[i];        mb += abs(i-128-db)*listb[i];      }      ma /= (lab->height * lab->width);      mb /= (lab->height * lab->width);      double m = sqrt(ma*ma + mb*mb);      double cast = d/m;printf("cast2 : %f\n", cast);    return;  }<pre name="code" class="cpp"><pre name="code" class="cpp">int main(){CvCapture * capture = cvCreateFileCapture("d:\\picture\\video.avi");IplImage * frame;cvNamedWindow("video", CV_WINDOW_AUTOSIZE);int count=0;while(true){count++;frame = cvQueryFrame(capture);if(!frame) break;cvShowImage("video", frame);if(!(count%10)){printf("f : %d\n", count);color(frame);}if(cvWaitKey(10)==27) break;}cvReleaseCapture(&capture);cvDestroyWindow("video");return 0;}

检测色偏，常用方法是将图像转到Lab色彩空间。L表示亮度，a 表示红/绿        分量，b 表示黄/蓝分量。通常存在色偏的图像，在 a 和 b 分量上的均值会偏离原点很远，方差也会偏小；通过计算图像在 a 和 b 分量上的均值和方 差，就可评估图像是否存在色偏。