在opencv中将bgr转换为hsv时出现块状行为

我试图将bgr mat转换为hsv mat进行一些检测，但hsv图像总是出现块状。这里是我在C++中的代码：在opencv中将bgr转换为hsv时出现块状行为

int main() { 
    const int device = 1; 
    VideoCapture capture(device); 
    Mat input; 
    int key; 
    if(!capture.isOpened()) { 
     printf("No video recording device under device number %i found. Aborting program...\n", device); 
     return -1; 
    } 
    namedWindow("Isolation Test", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
    while(1) { 
     capture >> input; 
     cvtColor(input, input, CV_BGR2HSV); 
     imshow("Isolation Test", input); 
     key = static_cast<int>(waitKey(10)); 
     if(key == 27) 
      break; 
    } 
    destroyWindow("Isolation Test"); 
    return 0; 
}

Here是输出内容的快照。当我注释掉cvtColor时，输入不显得块状。有什么问题，我该怎么做才能解决它？

来源

2014-01-09 scribblemaniac

在转换之前，图像可能是块状的，但它很难检测到。 JPEG/MPEG压缩正在利用我们的“视觉管道”的不完善性，并因此产生许多难以检测到的伪影。当您用假彩色（例如HSV通道）显示图像时，它们有时变得非常明显。您可以将图像保存为无损格式（png/tiff），并使用颜色检查器调查实际值。 –

我甚至可以在3.0（主）中重现。也与不同的摄像头型号/驱动程序。它只发生在网络摄像头捕获，而不是imread（）。不错的谜题;） – berak

@scribblemaniac，你可能想[在这里提出问题]（http://code.opencv.org/projects/opencv/issues） – berak

我在评论部分提出了一个解释，但决定实际验证我的假设并解释一些关于HSV色彩空间的内容。

代码和OpenCV的cvtColor都没有问题。 RGB图片中存在“块状”工件，但不明显。所有的JPEG家族压缩算法产生这些工件。我们通常看不到它们的原因是这些算法“利用”了我们视觉系统中的弱点并压缩了更多我们不太敏感的东西。

我使用OpenCV s cvtColor`将图像转换回RGB，并且神器消失（图像在下面）。

HSV特别是色彩空间有几个夸大这些工件的特征。其中很重要的一个事实是，无论通道（值/亮度）的哪个位置非常低，通道都非常不稳定并且毫无意义。在极端：[128,255,0] == [0,0,0]。

因此，在色彩空间的错误颜色的情况下，图像黑暗区域中非常小且不明显的压缩伪影变得非常突出。

如果您想使用HSV色彩空间作为色彩对比的特征空间，请记住，如果V非常低，H & S是毫无意义的。对于非常低的S值也是如此，这使H值无意义（[0,0,100] == [128,0,100]）。

顺便说一句。还要记住H通道是循环的，H == 0和H == 255之间的差值只是一个灰度级别。

假彩色“块状” HSV图像张贴在使用cvtColor

来源

2014-01-10 05:03:48

感谢后续，它已经帮了我很多。我明白你的意思，我想我必须相应地调整我的范围来弥补这一点。 – scribblemaniac

没问题，我可以简单地使用RGB色彩空间（虽然它不是很流行），或者定义HSV中的距离函数，它对低V或S值是强健的。 –

我认为这种情况发生，因为imshow函数总是解释图像问题 HSV image posted by @scribblemaniac

图像转换回RGB作为一个简单的RGB或BGR图像。所以你需要在显示图像之前使用cvtColor(input,input,CV_HSV2BGR)将HSV改回BGR。

来源

2015-08-06 10:24:44 egorvlgavr

在opencv中将bgr转换为hsv时出现块状行为

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