色による探索 (cv::threshold)

OpenCVのモバイルにおける典型的な目的の一つに、カメラを通してキャプチャした映像、画像に対して「顔認識」「人物認識(肌色認識)」「オブジェクト認識」を行うことがあるが、これらの探索のパラメタには前回紹介した特徴で認識する他に色を特徴のパラメタとして認識する方法がある。

手順

1. 認識する色の情報を決定する
2. 決定した色の範囲を決めて、RGB色空間からHSV色空間に変換する
3. 対象の画像を1.で決定した色情報から、Hue(色相)を使って2値化する
4. 2値化した画像から輪郭を取り出す

早速OpenCVで上記の機能を実装してみよう。

cv::thresholdを使った２値化 (OpencvTest::binarizeHSB)

+ (cv::Mat)binarizeHSB:(cv::Mat)src hueMin:(double)hueMin hueMax:(double)hueMax　saturation:(double)saturation brightness:(double)brightness
{
    cv::Mat hsb, hsb1, hsb2;
    cv::Mat huemask, chromamask, brightnessmask;
    cv::Mat result;

    //HSV色空間に変換
    cv::cvtColor(src, hsb, CV_RGB2HSV, 3);

    //HSVにチャネル分割
    cv::extractChannel(hsb, hsb1, 0);

    //Channel[0](色相)で制限をかける
    cv::threshold(hsb1, hsb2, hueMax, 255, CV_THRESH_TOZERO_INV ); 
    cv::threshold(hsb2, huemask, hueMin, 255, CV_THRESH_BINARY );

    //Channel[1](彩度)で制限をかける
    cv::extractChannel(hsb, hsb1, 1);
    cv::threshold(hsb1, chromamask, saturation, 255, CV_THRESH_BINARY );
    cv::bitwise_and(huemask, chromamask, result);

    //Channel[2](輝度)で制限をかける
    cv::extractChannel(hsb, hsb1, 2);
    cv::threshold(hsb1, brightnessmask, brightness, 255, CV_THRESH_BINARY );
    cv::bitwise_and(result, brightnessmask, result);

    return result;
}

内容としてよく見るコードなので解説は割愛する。ポイントはCV_THRESH_TOZERO_INVを使って閾値よりも上を最初に除外してしまうこと。
HSVによる２値化は基本的にHueの範囲で決まるので、SaturationとBrightnessは範囲を設けずに単に閾値として使用している。

実行結果

サンプル画像としてこのエントリの初回で用意したイメージを使い、iOSシミュレータ上で画面を作成、スライダーでHue(色相)の上限と加減の閾値を設定し、それを上の関数に渡すようにアプリケーションを組んだ。
Saturation(彩度)とBrightness(輝度)は今回は固定値 (70以上)に設定している。