OpenCV Core.MinMaxLocResult는 무엇을 반환합니까?

Question

나는이 게시물과 비슷한 것을하려고합니다 : Getting dominant colour value from HSV Histogram

나는 이미지가 있고 그것으로부터 지배적 인 색조 (색조)를 추출하고 싶습니다. 나는 히스토그램을 계산하고 minMaxLoc에서 maxValue를 얻었습니다. 그러나 Core.MinMaxLocResult에서 검색하는 숫자는 전혀 의미가 없습니다. 나는 806924와 1067036 같은 것을 얻고있다. 색조의 예상 값이 0과 180 사이가 아니어야합니까?

히스토그램은 정규화되어 있습니까? 어떻게 그렇게? "equalizeHist"및 "normalize"와 같은 메서드를 보았지만이 메서드를 사용하는 방법과 사용 방법을 실제로 알지 못합니다.

또한 가장 현명한 "색조"번호를 얻은 후이를 어떻게 실제 색조 (예 : "녹색이 이미지에서 가장 많이 나오는 색")로 변환합니까? 표준 색조 범위가 있습니까? 0-10은 빨간색, 10-20은 보라색 등입니까?

업데이트 : 여기 내 코드입니다 :

private void processImage(String imgFilename) { 
      channels = new MatOfInt[] { new MatOfInt(0), new MatOfInt(1), 
      new MatOfInt(2) }; 
    histSize = new MatOfInt(histSizeNum); 
    hRanges = new MatOfFloat(0f, 180f); // hue varies from 0 to 179 
    // use openCV stuff to convert from RGB to HLS space 
    Mat src = Highgui.imread(imgFilename); 
    Mat hls = new Mat();// destination color space 
    Imgproc.cvtColor(src, hls, Imgproc.COLOR_RGB2HLS); 
    Core.split(hls, hlsChannels); 
    Mat hue = hlsChannels.get(0); 
    Mat lum = hlsChannels.get(1); 
    Mat sat = hlsChannels.get(2); 
    // we compute the histogram from the 0-th channel for hue 
    Imgproc.calcHist(Arrays.asList(hls), channels[0], new Mat(), hist, 
      histSize, hRanges); 

    Core.normalize(hist, hist, 0,2, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat()); 

    Core.MinMaxLocResult result = Core.minMaxLoc(hist); 
    // max value should contain the most-recurring Hue value. 
    double mostOccurringHue = result.maxVal; 
    double leastOccurringHue = result.minVal; 
    //double mostOccurringHue = result.maxLoc.x; 
    //double leastOccurringHue = result.minLoc.x; 

    // print out for sanity checking 
    System.out.println("MAX HUE = " + Double.toString(mostOccurringHue) +"\n"); 
    System.out.println("MIN HUE = " + Double.toString(leastOccurringHue) +"\n"); 

Answer 1

히스토그램 및 정규화를 계산하는 openCV의 ibuilt 메서드를 사용하는 대신, 색조 채널에 대해서만 막대 그래프를 만들 때 내 코드를 작성했습니다. 내 코드 좀 봐.

int main() 
{ 

    Mat input = imread("jan31/class4Jan31.jpg",1); 
    Mat hsv_input; 
    int h_bins = 5; 
    Mat hist_input = Mat::zeros(1, h_bins, CV_32FC1); 
    int h_range = 179; 
    int totalNumberPixels = 0; 

    cvtColor(input, hsv_input, CV_RGB2HSV); 
    Mat hsv_channels[3]; 

    split(hsv_input, hsv_channels); 

    for (int i=0; i<hsv_channels[0].rows; i++) 
    { 
     for (int j=0; j<hsv_channels[0].cols; j++) 
     {    
      if((int)hsv_channels[1].at<uchar>(i,j)>10 && (int)hsv_channels[1].at<uchar>(i,j)>100) 
      {    
       totalNumberPixels++; 
       int pixel_value = (int)hsv_channels[0].at<uchar>(i,j); 
       int corresponding_bin = (pixel_value * h_bins)/h_range;     
       hist_input.at<float>(0, corresponding_bin) = (hist_input.at<float>(0, corresponding_bin) + 1);     
      }                      
     } 
    } 

    cout<<"\n total pixels: "<<totalNumberPixels; 

    for(int i=0; i<hist_input.rows; i++) 
    { 
     for (int j=0; j<hist_input.cols; j++) 
     { 
      float pixel = hist_input.at<float>(i,j); 
      hist_input.at<float>(i,j) = pixel/totalNumberPixels; 

      pixel = hist_input.at<float>(i,j); 
      cout<<"\n Pixel: "<<pixel; 
     } 
    } 

    cv::waitKey(0); 
    return 0; 
} 

Answer 2

당신이 코드의 일부를 게시 할 경우 그것은 좋은 것입니다. 당신은에 의해 히스토그램을 정상화 할 수 있습니다 당신은 자신 녹색 이미지의 H-구성 요소의 픽셀 값 확인하는 경우

normalize(hist_input, hist_input, 0, 2, NORM_MINMAX, -1, Mat()); 

녹색의 범위를 얻을 예측하기 위해서는 좋은 것입니다. 나를 위해, 그것은 53-65 세 거짓말이었다.

Answer 3

내가 언급 한 링크에 게시 된 답변을 다시 확인하는 것이 좋습니다. 다음 점에 대해서 생각해보십시오 :

- 색조 채널에서만 작업해야하므로 지배적 인 색상 값을 찾고 있습니다.

- 귀하의 hranges는 0-180이어야합니다.

-dims는 히스토그램 값만 필요하기 때문에 1 (2가 아님)이어야합니다.

==> 그 후 maxValLoc은 포인트가 x와 y 좌표로 구성되는 "포인트"형식으로 최대 값을 갖는 저장소를 알려줍니다. 예를 들어

:

double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc; 
minMaxLoc(hist_image, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat()); 

는 이제 "MAXVAL는"최대 값과 "maxLoc.y"& "maxLoc.x"당신에게 것을 포함하는 점의 행 안부 값을 알려줍니다이 포함됩니다 최대 값.