【图像算法】彩色图像切割专题八：基于MeanShift的彩色切割

》原理曾经的博客中已经有对meanshift原理的解释，这里就不啰嗦了。国外的资料看这：http://people.csail.mit.edu/sparis/#cvpr07

》源代码

核心代码(參考网络)

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//============================Meanshift==============================//

void

MyClustering::MeanShiftImg(IplImage

 * src , IplImage * dst ,

float

r

 ,

int

Nmin

 ,

int

Ncon

 )

{

int

i

 , j , p ,k=0,run_meanshift_slec_number=0;

int pNmin;

//mean

 shift产生的特征的搜索框内的特征数

IplImage

 * temp , * gray;

//转换到Luv空间的图像

CvMat

 * distance , * result , *mask;

//

CvMat

 * temp_mat ,*temp_mat_sub ,*temp_mat_sub2 ,* final_class_mat;

//Luv空间的图像到矩阵，图像矩阵与随机选择点之差。

CvMat

 * cn ,* cn1 , * cn2 , * cn3;

double

/*covar_img[3]

 ,*/

avg_img[3]; //图像的协方差主对角线上的元素和，各个通道的均值

double r1; //搜索半径

int temp_number;

meanshiftpoint

 meanpoint[25];

//存储随机产生的25点

CvScalar   

 cvscalar1,cvscalar2;

int order[25];

Feature

 feature[100];

//特征

double shiftor;

CvMemStorage

 * storage=NULL;

CvSeq

 * seq=0 , * temp_seq=0 , *prev_seq;

//---------------------------------------------RGB

 to Luv空间,初始化----------------------------------------------

temp           

 =   cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),IPL_DEPTH_8U, src->nChannels);

gray           

 =   cvCreateImage(cvSize(src->width,src->height),IPL_DEPTH_8U, 1);

temp_mat       

 =   cvCreateMat(src->height,src->width,CV_8UC3);

final_class_mat

 =   cvCreateMat(src->height,src->width,CV_8UC3);

mask           

 =   cvCloneMat(temp_mat);

temp_mat_sub   

 =   cvCreateMat(src->height,src->width,CV_32FC3);

temp_mat_sub2  

 =   cvCreateMat(src->height,src->width,CV_32FC3);

cvZero(temp);

cvCvtColor(src,temp,CV_RGB2Luv);

//RGB

 to Luv空间

distance       

 =   cvCreateMat(src->height,src->width,CV_32FC1);

result         

 =   cvCreateMat(src->height,src->width,CV_8UC1);

cvConvert(temp,temp_mat);

//IplImage

 to Mat

cn 

 =   cvCreateMat(src->height,src->width,CV_32FC1);

cn1

 =   cvCloneMat(cn);

cn2

 =   cvCloneMat(cn);

cn3

 =   cvCloneMat(cn);

storage

 = cvCreateMemStorage(0);

//-------------------------------------------计算搜索窗体半径

 r --------------------------------------------

if(r!=NULL)

r1=r;

else

{

cvscalar1  

 =   cvSum(temp_mat);

avg_img[0] 

 =   cvscalar1.val[0]/(src->width * src->height);

avg_img[1] 

 =   cvscalar1.val[1]/(src->width * src->height);

avg_img[2] 

 =   cvscalar1.val[2]/(src->width * src->height);

cvscalar1  

 =   cvScalar(avg_img[0],avg_img[1],avg_img[2],NULL);

cvScale(temp_mat,temp_mat_sub,1.0,0.0);

cvSubS(temp_mat_sub

 , cvscalar1 , temp_mat_sub ,NULL);

cvMul(temp_mat_sub

 , temp_mat_sub , temp_mat_sub2);

cvscalar1  

 =   cvSum(temp_mat_sub2);

r1         

 =   0.4*cvSqrt( (cvscalar1.val[0] + cvscalar1.val[1] + cvscalar1.val[2])/(src->width * src->height));;

}

//初始化随机数生成种子

srand((unsigned)time(NULL));

//--------------------循环，使用meanshift进行特征空间分析。终止条件是Nmin--------------------------------------

do

{

//--------------------------------------------初始化搜索窗体位置-------------------------------------------

run_meanshift_slec_number++;

cvSet(distance,cvScalar(r1*r1,NULL,NULL,NULL),NULL);

for

(

 i = 0 ; i < 25 ; i++)

{

meanpoint[i].pt.x

 =

rand()%src->width;

meanpoint[i].pt.y

 =

rand()%src->height;

}

cvScale(temp_mat,temp_mat_sub,1.0,0.0);

for

(

 i = 0 ; i < 25 ; i++)

{

/*cvSubS(temp_mat_sub

 ,cvScalar(cvGetReal3D(temp_mat,meanpoint[i].pt.x,meanpoint[i].pt.y,0),

cvGetReal3D(temp_mat,meanpoint[i].pt.x,meanpoint[i].pt.y,1),

cvGetReal3D(temp_mat,meanpoint[i].pt.x,meanpoint[i].pt.y,2),

NULL),temp_mat_sub,NULL);*/

cvSplit(temp_mat_sub,cn,cn1,cn2,NULL);

cvSubS(temp_mat_sub,cvScalar(cvmGet(cn,meanpoint[i].pt.y,meanpoint[i].pt.x),

cvmGet(cn1,meanpoint[i].pt.y,meanpoint[i].pt.x),

cvmGet(cn2,meanpoint[i].pt.y,meanpoint[i].pt.x),NULL),temp_mat_sub,NULL);

cvMul(temp_mat_sub,temp_mat_sub,temp_mat_sub2,1);

cvSplit(temp_mat_sub2,cn,cn1,cn2,NULL);

cvAdd(cn,cn1,cn3,NULL);

cvAdd(cn2,cn3,cn3,NULL); //cn3中存放着，当前随机点与空间中其他点距离的平方。

cvCmp(cn3,distance,result,CV_CMP_LE); //距离小于搜索半径则result对应位为1

cvAndS(result,cvScalar(1,NULL,NULL,NULL),result,NULL);

cvscalar1  

 =   cvSum(result);

meanpoint[i].con_f_number

 = (

int)cvscalar1.val[0];

}

for

(i

 = 0 ; i < 25 ; i++)

{

order[i]=i;

}

for

(i

 = 0 ; i < 25 ; i++)

for

(j

 = 0 ; j < 25-i-1; j++)

{

if

(meanpoint[order[j]].con_f_number

 < meanpoint[order[j+1]].con_f_number)

{

temp_number=order[j];

order[j]=order[j+1];

order[j+1]=temp_number;

}

//--------------------------------------------meanshift算法------------------------------------------------

double temp_mean[3];

for

(

 i = 0 ; i < 25 ; i++)

{

cvScale(temp_mat,temp_mat_sub,1.0,0.0);

cvSplit(temp_mat_sub,cn,cn1,cn2,NULL);

temp_mean[0]   

 =   cvmGet(cn  , meanpoint[order[i]].pt.y , meanpoint[order[i]].pt.x);

temp_mean[1]   

 =   cvmGet(cn1 , meanpoint[order[j]].pt.y , meanpoint[order[i]].pt.x);

temp_mean[2]   

 =   cvmGet(cn2 , meanpoint[order[j]].pt.y , meanpoint[order[i]].pt.x);

//meanshift过程

do

{

//计算出在搜索窗体内的特征点，而且生成相应的模板，即相应的点置一的矩阵表示相应的点在搜索框内

cvScale(temp_mat,temp_mat_sub,1.0,0.0);

cvSubS(temp_mat_sub,cvScalar(temp_mean[0],temp_mean[1],temp_mean[2],NULL),temp_mat_sub,NULL);

cvMul(temp_mat_sub,temp_mat_sub,temp_mat_sub2,1);

cvSplit(temp_mat_sub2

 , cn , cn1 , cn2 , NULL );

cvAdd(cn,cn1,cn3,NULL);

cvAdd(cn2,cn3,cn3,NULL); //cn3中存放着。当前随机点与空间中其他点距离的平方。

cvCmp(cn3,distance,result,CV_CMP_LE); //距离小于搜索半径则result对应位为0XFF

//计算shiftor

cvCopy(temp_mat

 , final_class_mat ,NULL);

//

cvMerge(result

 , result ,result ,NULL,mask);

cvAnd(final_class_mat

 , mask ,final_class_mat ,NULL);

//与mask（3通道,0XFF）做与操作，把搜索半径外的点置零

cvScale(final_class_mat,temp_mat_sub,1.0,0.0); //搜索半径内的点从8U转换成32F

cvAndS(result,cvScalar(1,NULL,NULL,NULL),result,NULL);

//对应位set

 1

cvscalar1  

 =   cvSum(result);

//reslut

 作为 模板 ,返回搜索窗体内的特征数

cvSubS(temp_mat_sub,cvScalar(temp_mean[0],temp_mean[1],temp_mean[2],NULL),temp_mat_sub,result);

cvscalar2  

 =   cvSum(temp_mat_sub);

cvscalar2.val[0]

 = cvscalar2.val[0]/cvscalar1.val[0] ;

cvscalar2.val[1]

 = cvscalar2.val[1]/cvscalar1.val[0] ;

cvscalar2.val[2]

 = cvscalar2.val[2]/cvscalar1.val[0] ;

shiftor    

 =   cvSqrt(

pow

(cvscalar2.val[0],

 2) +

pow

(cvscalar2.val[1],

 2) +

pow

(cvscalar2.val[2],

 2));

temp_mean[0]=temp_mean[0]+cvscalar2.val[0];

temp_mean[1]=temp_mean[1]+cvscalar2.val[1];

temp_mean[2]=temp_mean[2]+cvscalar2.val[2];

/*cvCopy(temp_mat

 , final_class_mat ,NULL); //

cvMerge(result

 , result ,result ,NULL,mask);

cvAnd(final_class_mat

 , mask ,final_class_mat ,NULL);   //与result做与操作，把搜索半径外的点置零

cvScale(final_class_mat,temp_mat_sub,1.0,0.0);         

 //搜索半径内的点从8U转换成32F

cvSplit(temp_mat_sub,cn,cn1,cn2,NULL);

cvSubS(cn

 , cvScalar(temp_mean[0],NULL,NULL,NULL),cn,result);

cvSubS(cn1,

 cvScalar(temp_mean[1],NULL,NULL,NULL),cn1,result);

cvSubS(cn2,

 cvScalar(temp_mean[2],NULL,NULL,NULL),cn2,result);

cvMerge(cn,cn1,cn2,NULL,temp_mat_sub);

cvscalar2  

 =   cvSum(temp_mat_sub);

shiftor    

 =   cvSqrt(pow(cvscalar2.val[0] , 2) + pow(cvscalar2.val[1] , 2) +  pow(cvscalar2.val[2] , 2));

temp_mean[0]=temp_mean[0]+cvscalar2.val[0];

temp_mean[1]=temp_mean[1]+cvscalar2.val[1];

temp_mean[2]=temp_mean[2]+cvscalar2.val[2];*/

}

while(shiftor>0.1); //meanshift算法过程

//--------------------------------------------去除不重要特征-----------------------------------------------

if(k==0)

{

feature[k].pt.x

 = temp_mean[0];

feature[k].pt.y

 = temp_mean[1];

feature[k].pt.z

 = temp_mean[2];

feature[k].number=

 (

int)cvscalar1.val[0]; //由于小于等于的情况成立时。result相应位置是0XFF，不成立时相应位置为0

pNmin  

 = (

int)cvscalar1.val[0]; //此特征搜索窗体内，特征空间的向量个数

feature[k].result=cvCreateMat(src->height,src->width,CV_8UC1);

cvAndS(result,cvScalar(1,NULL,NULL,NULL),result,NULL);

cvCopy(result,feature[k].result,NULL);

k++;

}

else

{

int

flag

 = 0;

for

(j

 = 0 ; j < k ; j++)

{

if(pow

(temp_mean[0]-feature[j].pt.x

 , 2) +

pow

(temp_mean[1]-feature[j].pt.y

 ,2) +

pow

(temp_mean[2]-feature[j].pt.z,

 2)

<

 r1*r1)

{

flag

 = 1;

break;

}

if(flag==0)

{

feature[k].pt.x

 = temp_mean[0];

feature[k].pt.y

 = temp_mean[1];

feature[k].pt.z

 = temp_mean[2];

feature[k].number=(int)cvscalar1.val[0];

pNmin  

 = (

int)cvscalar1.val[0]; //此特征搜索窗体内，特征空间的向量个数

feature[k].result=cvCreateMat(src->height,src->width,CV_8UC1);

cvCopy(result,feature[k].result,NULL);

k++;

//if(pNmin

 < Nmin )

// 

 break;

}

}//去除不重要特征

//if(pNmin

 < Nmin)

// 

 break;

} //

}while

(pNmin

 > Nmin || run_meanshift_slec_number>60 );

//------------------------------------------------后处理---------------------------------------------------------

cvSetZero(result);

for

(

 i = 0 ; i < k ; i ++)

{

cvOr(result,feature[i].result,result,NULL);

}

cvScale(temp_mat,temp_mat_sub,1.0,0.0);

cvSplit(temp_mat_sub,cn,cn1,cn2,NULL);

for

(i

 = 0 ; i < src->width ; i++)

for

(

 j = 0 ; j < src->height ; j++)

{

if(cvGetReal2D(result,j,i)==0) //未分类的像素点。进行分类。为近期的特征中心

{

double

unclass_dis

 , min_dis;

int min_dis_index;

for

(

 p = 0 ; p < k ; p++ )

{

unclass_dis

 =

pow

(feature[p].pt.x

 - cvmGet(cn,j,i),2)

//(temp_mat,i,j,0)

 ,2)

+ pow

(feature[p].pt.y

 - cvmGet(cn1,j,i),2)

//(temp_mat,i,j,1)

 ,2)

+ pow

(feature[p].pt.z

 - cvmGet(cn2,j,i),2);

//(temp_mat,i,j,2)

 ,2);

if(p==0)

{

min_dis

 = unclass_dis;

min_dis_index

 = p;

}

else

{

if

(unclass_dis

 < min_dis)

{

min_dis

 = unclass_dis;

min_dis_index

 = p;

}

//

 end for 与特征比較

cvSetReal2D(feature[min_dis_index].result

 ,j  ,i ,1);

}

}//完毕未分类的像素点的分类

cvSetZero(final_class_mat);

for

(

 i = 0 ; i < k ; i++)

{

cvSet(temp_mat,

 cvScalar(

rand()%255,rand()%255,rand()%255,rand

()%255),

 feature[i].result);

cvCopy(temp_mat,final_class_mat,feature[i].result);

}

cvConvert(final_class_mat,dst);

//删除小于Ncon大小的区域

for

(

 i = 0 ; i < k ; i++)

{

cvClearMemStorage(storage);

if

(seq)

 cvClearSeq(seq);

cvConvert(

 feature[i].result , gray);

cvFindContours(

 gray , storage , & seq ,

sizeof

(CvContour)

 , CV_RETR_LIST);

for

(temp_seq

 = seq ; temp_seq ; temp_seq = temp_seq->h_next)

{

CvContour

 * cnt = (CvContour*)seq;

if

(cnt->rect.width

 * cnt->rect.height < Ncon)

{

prev_seq

 = temp_seq->h_prev;

if(prev_seq)

{

prev_seq->h_next

 = temp_seq->h_next;

if

(temp_seq->h_next)

 temp_seq->h_next->h_prev = prev_seq ;

}

else

{

seq

 = temp_seq->h_next ;

if

(temp_seq->h_next

 ) temp_seq->h_next->h_prev = NULL ;

}

}//

cvDrawContours(src,

 seq , CV_RGB(0,0,255) ,CV_RGB(0,0,255),1);

}

//----------------释放空间-------------------------------------------------------

cvReleaseImage(&

 temp);

cvReleaseImage(&

 gray);

cvReleaseMat(&distance);

cvReleaseMat(&result);

cvReleaseMat(&temp_mat);

cvReleaseMat(&temp_mat_sub);

cvReleaseMat(&temp_mat_sub2);

cvReleaseMat(&final_class_mat);

cvReleaseMat(&cn);

cvReleaseMat(&cn1);

cvReleaseMat(&cn2);

cvReleaseMat(&cn3);

}

》效果

执行时间16.5s

原图：

切割图：

被改写了的原图：

From： http://www.cnblogs.com/skyseraph/

新浪微博：http://weibo.com/u/1645794700/home?

wvr=5&c=spr_web_360_hao360_weibo_t001

rightmod=1&wvr=6&mod=personinfo" class="name S_txt1" title="CV机器视觉2013" style="">CV机器视觉2013

from=front" style="">

rightmod=1&wvr=6&mod=personinfo" class="name S_txt1" title="CV机器视觉2013" style="">CV机器视觉2013

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