图像之魔棒工具实现 |
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图像之魔棒工具实现
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http://blog.csdn.net/ixshells/article/details/41278955 这是以前发的一篇文章，虽然自己已经在csdn上发布了第二篇类似文章，现在还是都发上来。 原文地址：http://nbcoders.com/tu-xiang-zhi-mo-bang-gong-ju.html 魔棒工具对于做过ps的同学应该都不陌生，本文就介绍下魔棒工具在图像中的实现原理以及实现。
1.魔棒工具 还是用一组图来介绍下魔棒工具的使用
如上图所示，魔棒工具就是能够快速选中并抠去选中区域的小工具。 2.解决思路 因为才不久做了一个程序效果很类似，使用的阀值分割和边缘检测来做。所以，当看到要实现这个效果的时候我的第一反应便是朝着这个 方向去了。通过阀值分割将图片的颜色区域进行分类，再在这个类别中选中其中的特定类别。或者是通过边缘检测方式检测出边缘后，再得出边缘中所围住选中的那个像素点的区域。刚开始想的思路大致是这样。 当看到PS的魔棒工具中的参数后，思路基本就确定了。思路并不是通过阀值分割和边缘检测，而是通过计算周围与该像素点的相似像素的一个区域。即点中一个像素点，该像素点向周围扩张，找取与该像素点相似的像素点的一个区域。ps中参数如下图：
ps中对自动选中某个区域效果最主要的是前面两个参数：取样大小和容差。其中取样大小是进行计算时，不是只是单个计算，是计算这个像素周围领域的平均值来比较像素值的相似度。 3.实现步骤 1.如何找出相似点 方式是通过将图转化成灰图，灰度图是像素从由浅到深进行分类。如果灰度像素差值在一定范围类，那么将两像素视为相似。 2.如何找出选中区域 通过鼠标点中图的点向周期扩张成一个相似区域。将与该像素值相似的点放入相似队列 中，再找出相邻8领域中的点。直到找出所有的点。大致方式如下图所所示 4. 关键函数实现 这里的实现方式是通过OpenCV实现，但也只是用了OpenCV基本的数据结构和函数 [cpp] view plain copy //相似像素队列结构 struct Queue { int x; int y; Queue* next; }; void getMagicWandRegion(const IplImage* src, IplImage* dst, int seedx, int seedy, int threshold) { //如果传入图不是灰度图则返回 if(!src || src->nChannels != 1)return ; int width = src->width; int height = src->height; int srcWidthStep = src->widthStep; uchar* img = (uchar*)src->imageData; //标记每个像素点是否被计算过,这里用一单通道图来标记 IplImage* M = cvCreateImage(cvSize(width, height), 8, 1); int Mwidthstep = M->widthStep; cvZero(M); M->imageData[seedy * Mwidthstep + seedx] = 1; //种子点位置为1，其它位置为0 //队列的两端 int start = 0; int end = 1; //将第一个像素点入队列 Queue *queue = new Queue; queue->x = seedx; queue->y = seedy; queue->next = NULL; Queue *first = queue; Queue *last = queue; //第一个像素点的值 uchar pixel = (uchar)img[seedy * srcWidthStep + seedx]; while (end - start > 0) { int x = first->x; int y = first->y; //向周围扩展搜索 for (int yy = -1; yyy = cy; node->next = NULL; end++; last->next = node; last = node; M->imageData[cy * Mwidthstep + cx] = 1; } } } } Queue* temp = first; first = first->next; delete temp; start++; } //此处将图扩展区域内变为黄色,不是关键代码，代码省去 cvReleaseImage(&M); }
5. 效果展示 这里直接将素相似区域（魔棒相似区域设置为黄色）
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