这篇文章主要介绍了C++中如何使用OpenCV实现证件照蓝底换成白底功能，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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主要步骤为：
1.把RGB图像转换到HSV空间
2.取背景的一小块20*20，计算蓝色背景的平均色调和饱和度
3.设置阈值，取出蓝色背景替换为红色背景
4.把HSV图像转换会RGB空间
5.滤波器去除边缘效应
具体代码为：
// change_color.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//证件照从蓝色底换成红色底//#include "stdafx.h"#include #include #include #include using namespace cv;using namespace std;int main(){ char *origin="Original"; char *window="Image"; char *str="C:\\Users\\ltc\\Desktop\\nihao.jpg"; namedWindow(origin,1); namedWindow(window,1); Mat image=imread(str); if(!image.data) { cout<<"图像载入出现问题"< v; split(hsvImg,v); Mat roiH=v[0](Rect(20,20,20,20)); Mat roiS=v[1](Rect(20,20,20,20)); int SumH=0; int SumS=0; int avgH, avgS;//蓝底的平均色调和平均饱和度 //取一块蓝色背景，计算出它的平均色调和平均饱和度 for(int i=0; i<20; i++) { for(int j=0; j<20; j++) { /*SumH=SumH+roiH(i,j);*/ SumH=int(roiH.at(j,i))+SumH; SumS=int(roiS.at(j,i))+SumS; } } avgH=SumH/400; avgS=SumS/400; //遍历整个图像 int nl=hsvImg.rows; int nc=hsvImg.cols; int step=10; for(int j=0; j(j,i))<=(avgH+5) && v[0].at(j,i)>=(avgH-5) &&(v[1].at(j,i))<=(avgS+40) && v[1].at(j,i)>=(avgS-40)) { //cout<(j,i))<(j,i)=0; //白色底 v[0].at(j,i)=0; v[1].at(j,i)=0; //V[0]和V[1]全调成0就是变成白色 //绿色底 //v[0].at(j,i)=60; //蓝色底 //v[0].at(j,i)=120; /*cout<(j,i))<(j);// for(int i=0; i这里面主要说明一下：
HSV模型
倒锥形模型：
这个模型就是按色彩、深浅、明暗来描述的。
H是色彩
S是深浅， S = 0时，只有灰度
V是明暗，表示色彩的明亮程度，但与光强无直接联系，（意思是有一点点联系吧）。
在这个程序里
色调主要是由V[0]来控制的
hsv是一个360度的模型 每个角度代表一种颜色
0度是红色
120度是绿色
240度是蓝色
但是OpenCV里最大值是255 所以它会对色调除以2，就是最大值是180
绿色对应的让它等于60 蓝色对应的就是120
换不同的背景只需要改动：
//红色底v[0].at(j,i)=0;//白色底v[0].at(j,i)=0;v[1].at(j,i)=0; //V[0]和V[1]全调成0就是变成白色//绿色底v[0].at(j,i)=60;//蓝色底v[0].at(j,i)=120;
改动的位置就不需要说明了吧！这个方法的效果确实不错，大赞！
毕竟是老师的图片，不能轻易放出来，网上的也不能随便用吧！哈哈
那就放张我最爱的崩坏3吧！
附录
提取图像中指定颜色的像素区域
#include#include#include#includeusing namespace cv;class ColorDetector{private: //最小可接受距离 int minDist; //目标色 cv::Vec3b target; //结果图像 cv::Mat result;//计算与目标颜色的距离int getDistance(cv::Vec3b color){ return abs(color[0] - target[0]) + abs(color[1] - target[1]) + abs(color[2] - target[2]);}public: //空构造函数 ColorDetector() :minDist(100) { //初始化默认参数 target[0] = target[1] = target[2] = 0; } void setColorDistanceThreshold(int distance); int getColorDistanceThreshold() const; void setTargetColor(unsigned char red, unsigned char green, unsigned char blue); void setTargetColor(cv::Vec3b color); cv::Vec3b getTargetColor() const; cv::Mat ColorDetector::process(const cv::Mat &image); };//设置色彩距离阈值，阈值必须是正的，否则设为0void ColorDetector::setColorDistanceThreshold(int distance){ if (distance < 0) distance = 0; minDist = distance;}//获取色彩距离阈值int ColorDetector::getColorDistanceThreshold() const{ return minDist;}//设置需检测的颜色void ColorDetector::setTargetColor(unsigned char red, unsigned char green, unsigned char blue){ //BGR顺序 target[2] = red; target[1] = green; target[0] = blue;}//设置需检测的颜色void ColorDetector::setTargetColor(cv::Vec3b color){ target = color;}//获取需检测的颜色cv::Vec3b ColorDetector::getTargetColor() const{ return target;}cv::Mat ColorDetector::process(const cv::Mat &image)//核心的处理方法{ //按需重新分配二值图像 //与输入图像的尺寸相同，但是只有一个通道 result.create(image.rows, image.cols, CV_8U); //得到迭代器 cv::Mat_::const_iterator it = image.begin(); cv::Mat_::const_iterator itend = image.end(); cv::Mat_::iterator itout = result.begin(); for (; it != itend; ++it, ++itout)//处理每个像素 { //计算离目标颜色的距离 if (getDistance(*it) < minDist) { *itout = 255; } else { *itout = 0; } } return result;}int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ //1.创建图像处理的对象 ColorDetector cdetect; //2.读取输入图像 cv::Mat image = cv::imread("boldt.jpg"); if (!image.data) { return 0; } //3.设置输入参数 cdetect.setTargetColor(130, 190, 230);//蓝天的颜色 cv::namedWindow("result"); //4.处理并显示结果 cv::imshow("result", cdetect.process(image)); cv::waitKey(); return 0;}
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网站题目：C++中如何使用OpenCV实现证件照蓝底换成白底功能
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