mirror of
https://github.com/Karllzy/cotton_color.git
synced 2025-11-08 18:53:53 +00:00
Merge branch 'Template_Develop'
This commit is contained in:
commit
9155aa2aa5
164
cotton_color.cpp
164
cotton_color.cpp
@ -3,133 +3,124 @@
|
||||
#include <map>
|
||||
#include <string>
|
||||
#include <windows.h>
|
||||
#include <commdlg.h> // 包含文件对话框相关的函数
|
||||
#include <commdlg.h> // 包含文件对话框相关的函数
|
||||
|
||||
using namespace cv;
|
||||
using namespace std;
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 鲜艳色彩检测函数，通过饱和度阈值检测输入图像中鲜艳的颜色区域。
|
||||
* @brief 鲜艳绿色检测函数，通过指定的 Lab 色彩范围检测输入图像中的绿色区域。
|
||||
*
|
||||
* @param inputImage 输入图像，类型为 cv::Mat，要求为 BGR 色彩空间。
|
||||
* @param outputImage 输出图像，类型为 cv::Mat，输出图像将标记出鲜艳颜色区域，原始图像尺寸。
|
||||
* @param params 参数映射，用于传递各种可配置的参数，如饱和度阈值等。
|
||||
* @param inputImage 输入图像，类型为 cv::Mat，要求为 BGR 色彩空间。
|
||||
* @param outputImage 输出图像，类型为 cv::Mat，输出图像将包含检测到的绿色区域。
|
||||
* @param params 参数映射，用于传递各种可配置的参数，如绿色阈值等。
|
||||
*/
|
||||
void vibrantGreenDetection(const Mat& inputImage, Mat& outputImage, const map<string, int>& params) {
|
||||
// 从参数映射中获取绿色阈值
|
||||
int green = params.at("green");
|
||||
|
||||
// 将输入图像从 BGR 转换为 Lab
|
||||
Mat lab_image;
|
||||
cvtColor(inputImage, lab_image, cv::COLOR_BGR2Lab);
|
||||
|
||||
// 定义偏绿色的 Lab 范围（具体值可能需要调整）
|
||||
Scalar lower_green_lab(101, 101, 95);
|
||||
Scalar upper_green_lab(135, 120, green);
|
||||
|
||||
// 创建掩膜
|
||||
Mat mask_lab;
|
||||
inRange(lab_image, lower_green_lab, upper_green_lab, mask_lab);
|
||||
|
||||
// 通过掩膜提取偏绿色部分，将结果存储在 outputImage 中
|
||||
bitwise_and(inputImage, inputImage, outputImage, mask_lab);
|
||||
}
|
||||
void vibrantColorDetection(const Mat& inputImage, Mat& outputImage, const map<string, int>& params) {
|
||||
// 从参数映射中获取饱和度阈值
|
||||
// 从参数映射中获取饱和度阈值
|
||||
int saturationThreshold = params.at("saturationThreshold");
|
||||
|
||||
// 将输入图像从 BGR 转换为 HSV
|
||||
// 将输入图像从 BGR 转换为 HSV
|
||||
Mat hsvImage;
|
||||
cvtColor(inputImage, hsvImage, COLOR_BGR2HSV);
|
||||
|
||||
// 分离 HSV 图像的各个通道
|
||||
// 分离 HSV 图像的各个通道
|
||||
Mat channels[3];
|
||||
split(hsvImage, channels);
|
||||
|
||||
// 获取饱和度通道 (S)
|
||||
// 获取饱和度通道 (S)
|
||||
Mat saturation = channels[1];
|
||||
|
||||
// 创建输出图像，将饱和度大于阈值的区域标记为杂质
|
||||
// 创建输出图像，将饱和度大于阈值的区域标记为杂质
|
||||
outputImage = Mat::zeros(inputImage.size(), CV_8UC1);
|
||||
|
||||
// 对饱和度图像应用阈值处理
|
||||
// 对饱和度图像应用阈值处理
|
||||
threshold(saturation, outputImage, saturationThreshold, 255, THRESH_BINARY);
|
||||
}
|
||||
string openFileDialog() {
|
||||
// 初始化文件选择对话框
|
||||
OPENFILENAME ofn; // 文件对话框结构
|
||||
wchar_t szFile[260]; // 存储选择的文件路径
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 打开文件对话框，返回选中文件的路径。
|
||||
*
|
||||
* @return 选中文件的完整路径，类型为 std::wstring。如果用户取消选择，返回空字符串。
|
||||
*/
|
||||
std::wstring openFileDialog() {
|
||||
// 初始化文件选择对话框
|
||||
OPENFILENAMEW ofn; // 使用宽字符版本的结构
|
||||
wchar_t szFile[260] = {0}; // 存储选择的文件路径
|
||||
|
||||
// 设置 OPENFILENAMEW 结构的默认值
|
||||
// 设置 OPENFILENAME 结构的默认值
|
||||
ZeroMemory(&ofn, sizeof(ofn));
|
||||
ofn.lStructSize = sizeof(ofn);
|
||||
ofn.hwndOwner = NULL;
|
||||
ofn.lpstrFile = szFile; // 设置文件路径缓冲区
|
||||
ofn.lpstrFile = szFile;
|
||||
ofn.nMaxFile = sizeof(szFile) / sizeof(szFile[0]);
|
||||
ofn.lpstrFilter = L"Image Files\0*.BMP;*.JPG;*.JPEG;*.PNG;*.GIF\0All Files\0*.*\0";
|
||||
ofn.nFilterIndex = 1;
|
||||
ofn.lpstrFileTitle = NULL; // 不需要单独的文件名
|
||||
ofn.lpstrFileTitle = NULL;
|
||||
ofn.nMaxFileTitle = 0;
|
||||
ofn.lpstrInitialDir = NULL; // 使用默认初始目录
|
||||
ofn.lpstrTitle = L"Select an image file"; // 对话框标题
|
||||
ofn.lpstrInitialDir = NULL;
|
||||
ofn.lpstrTitle = L"Select an image file";
|
||||
ofn.Flags = OFN_PATHMUSTEXIST | OFN_FILEMUSTEXIST;
|
||||
|
||||
// 打开文件选择对话框
|
||||
if (GetOpenFileNameW(&ofn) == TRUE) {
|
||||
return szFile; // 返回选中的文件路径
|
||||
// 打开文件选择对话框
|
||||
if (GetOpenFileName(&ofn) == TRUE) {
|
||||
// 将 wchar_t 转换为 string
|
||||
wstring ws(szFile);
|
||||
string filePath(ws.begin(), ws.end());
|
||||
return filePath;
|
||||
}
|
||||
|
||||
return L""; // 如果用户取消，返回空字符串
|
||||
return ""; // 如果用户取消，返回空字符串
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 读取图像文件，支持 Unicode 路径。
|
||||
*
|
||||
* @return 加载的图像，类型为 cv::Mat。如果加载失败，返回空的 Mat。
|
||||
*/
|
||||
|
||||
Mat readImage() {
|
||||
// 读取输入图像路径
|
||||
std::wstring imagePath = openFileDialog();
|
||||
// 读取输入图像
|
||||
string imagePath = openFileDialog();
|
||||
|
||||
if (imagePath.empty()) {
|
||||
wcout << L"No file selected or user cancelled." << endl;
|
||||
cout << "No file selected or user cancelled." << endl;
|
||||
return Mat();
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 使用 Windows API 打开文件
|
||||
HANDLE hFile = CreateFileW(imagePath.c_str(), GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ, NULL, OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, NULL);
|
||||
if (hFile == INVALID_HANDLE_VALUE) {
|
||||
wcout << L"Error: Could not open file." << endl;
|
||||
return Mat();
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 获取文件大小
|
||||
LARGE_INTEGER fileSize;
|
||||
if (!GetFileSizeEx(hFile, &fileSize)) {
|
||||
wcout << L"Error: Could not get file size." << endl;
|
||||
CloseHandle(hFile);
|
||||
return Mat();
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (fileSize.QuadPart > MAXDWORD) {
|
||||
wcout << L"Error: File size too large." << endl;
|
||||
CloseHandle(hFile);
|
||||
return Mat();
|
||||
}
|
||||
|
||||
DWORD dwFileSize = static_cast<DWORD>(fileSize.QuadPart);
|
||||
|
||||
// 读取文件内容到缓冲区
|
||||
std::vector<BYTE> buffer(dwFileSize);
|
||||
DWORD bytesRead = 0;
|
||||
if (!ReadFile(hFile, buffer.data(), dwFileSize, &bytesRead, NULL) || bytesRead != dwFileSize) {
|
||||
wcout << L"Error: Could not read file." << endl;
|
||||
CloseHandle(hFile);
|
||||
return Mat();
|
||||
}
|
||||
|
||||
CloseHandle(hFile);
|
||||
|
||||
// 使用 OpenCV 从内存缓冲区读取图像
|
||||
Mat image = imdecode(buffer, IMREAD_COLOR);
|
||||
// 使用 OpenCV 读取选中的图片
|
||||
Mat image = imread(imagePath);
|
||||
|
||||
if (image.empty()) {
|
||||
wcout << L"Error: Could not decode image." << endl;
|
||||
cout << "Error: Could not load image." << endl;
|
||||
return Mat();
|
||||
}
|
||||
|
||||
return image;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 辅助函数，用于调整图像大小并显示，支持等比例放大
|
||||
void showImage(const string& windowName, const Mat& img, double scaleFactor = 1.0) {
|
||||
Mat resizedImg;
|
||||
int newWidth = static_cast<int>(img.cols * scaleFactor);
|
||||
int newHeight = static_cast<int>(img.rows * scaleFactor);
|
||||
|
||||
// 调整图像大小
|
||||
resize(img, resizedImg, Size(newWidth, newHeight));
|
||||
|
||||
// 显示图像
|
||||
imshow(windowName, resizedImg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
int main() {
|
||||
// 读取输入图像
|
||||
// 读取输入图像
|
||||
Mat inputImage = readImage();
|
||||
|
||||
if (inputImage.empty()) {
|
||||
@ -137,21 +128,24 @@ int main() {
|
||||
return -1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 创建输出图像
|
||||
// 创建输出图像
|
||||
Mat outputImage;
|
||||
|
||||
// 使用 map 模拟参数传递
|
||||
// 使用 map 模拟 JSON 参数传递
|
||||
map<string, int> params;
|
||||
params["saturationThreshold"] = 100; // 设置饱和度阈值为 100
|
||||
params["green"] = 134; // 设置绿色阈值
|
||||
|
||||
// 调用鲜艳颜色检测函数
|
||||
vibrantColorDetection(inputImage, outputImage, params);
|
||||
// 调用鲜艳绿色检测函数
|
||||
vibrantGreenDetection(inputImage, outputImage, params);
|
||||
|
||||
// 显示原图和检测到的鲜艳区域
|
||||
imshow("Original Image", inputImage);
|
||||
imshow("Detected Vibrant Colors", outputImage);
|
||||
// 定义缩放因子，1.0 表示原始大小，>1.0 表示放大，<1.0 表示缩小
|
||||
double scaleFactor = 1.5; // 将图像放大1.5倍
|
||||
|
||||
// 等待用户按键
|
||||
// 显示原图和检测到的绿色区域，使用缩放因子
|
||||
showImage("Original Image", inputImage, scaleFactor);
|
||||
showImage("Detected Vibrant Green", outputImage, scaleFactor);
|
||||
|
||||
// 等待用户按键
|
||||
waitKey(0);
|
||||
return 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user