1. 在算法设计中使用策略(Strategy)模式

策略设计模式的目标是将算法封装在类中。因此,可以更容易地替换一个现有的算法,或者组合使用多个算法以拥有更复杂的处理逻辑。此外,该模式将算法的复杂度隐藏在易用的编程接口背后,降低了算法的部署难度。

准备工作

比方说,我们需要构建一个简单的算法,它可以鉴别出图像中含有给定颜色的所有像素。该算法输入的是图像以及颜色,并返回表示含有指定颜色的像素的二值图像,该算法还需要指定另外一个参数,即对颜色偏差的容忍度。

实现方法

让我们写一个主函数,然后看看我们颜色检测算法的运行结果是什么样的:

int main()
{
//1. 创建图像处理对象
ColorDector cdetect;
//2. 读取输入图像
cv::Mat image = cv::imread("boldt.jpg");
cv::namedWindow("original", );
cv::imshow("original", image);
//3. 设置输入参数
cv::Mat result;
cdetect.setTargetColor(, , );//蓝天的颜色
//处理并显示结果
cv::namedWindow("result", );
cv::imshow("result", cdetect.process(image, result));
cv::waitKey(); return ;
}

作用原理

算法的核心部分非常简单,,包含一个遍历每个像素的简单循环,将像素的颜色与目标颜色比较。

cv::Mat_<uchar> process(cv::Mat &image)
{
cv::Mat result;
result.create(image.rows, image.cols, CV_8U);
//得到迭代器
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<uchar>::iterator itout = result.begin<uchar>(); while (it != itend)
{
if (getDistance(*it) < minDist)
{
*itout = ;
}
else
{
*itout = ;
}
it++;//更新输入迭代器
itout++;;//更新输出迭代器
}
return result;
}

cv::Mat 类型的变量 image 表示输入图像,而 result 表示的是二值输出图像。因此,第一步包括初始化迭代器,之后循环遍历很容易实现。每个迭代器检测当前像素的颜色与目标颜色的差距,判断是否在 minDist 所定义的容忍度之内。如果判断为真,那么输出图像中的当前像素赋值为255(白色),否则赋值为0(黑色)。 gitDistance 方法用于计算两个颜色之间的距离。本例中,简单使用各通道像素差绝对值之和来计算颜色距离:

int getDistance(const cv::Vec3b &color)    const
{
return abs(color[] - target[]) +
abs(color[] - target[]) +
abs(color[] - target[]);
}

这里process 方法执行时,会检查 输出图像是否需要重新分配大小, 也就是creat 方法是否会执行。

下面我们来把其他方法(包括变量set和get方法)或变量补全。

class ColorDector{
private:
//最小可接受距离
int minDist;
//目标色
cv::Vec3b target;
//结果图像
cv::Mat result;
public:
//构造函数
ColorDector() : minDist()
{
//初始化默认参数
target[] = target[] = target[] = ;
}
//设置彩色距离阈值,阈值须为非负数
void setColorDistanceThreshold(int distance)
{
if (distance < )
distance = ;
minDist = distance;
}
//获取彩色距离阈值
int getColorDistanceThreshold() const
{
return minDist;
}
//设置需检测的颜色
void setTargetColor(unsigned char red, unsigned char green, unsigned char blue)
{
target[] = red;
target[] = green;
target[] = blue;
}
//设置需检测的颜色
void setTargetColor(cv::Vec3b color)
{
target = color;
}
//获取需检测的颜色
cv::Vec3b getTargetColor() const
{
return target;
}
//二值化处理函数
cv::Mat_<uchar> process(cv::Mat &image, cv::Mat & result)
{
result.create(image.rows, image.cols, CV_8U);
//得到迭代器
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<uchar>::iterator itout = result.begin<uchar>(); while (it != itend)
{
if (getDistance(*it) < minDist)
{
*itout = ;
}
else
{
*itout = ;
}
it++;//更新输入迭代器
itout++;;//更新输出迭代器
}
return result;
}
//计算颜色距离
int getDistance(const cv::Vec3b &color) const
{
return abs(color[] - target[]) +
abs(color[] - target[]) +
abs(color[] - target[]);
}
};

这里,我们提供用户两种 setTargetColor 方法。前一种的三个参数分别是三个颜色分量,而后一种使用 cv::Vec3b 来保存颜色值。

整个设计很简单,当算法愈发复杂是,策略模式才能够发挥真正的威力。

扩展阅读

为了计算两个颜色向量之间的距离,我们之前使用了简单的像素差绝对值之和。OpenCV内置了一个 norm 函数用于计算向量的欧斯距离:

return static_cast<int>(
cv::norm<int,>(cv::Vec3i(color[]-target[],
color[]-target[],
color[]-target[])));

这里我们使用的是 cv::Vec3i(包含三个整数的向量)作为norm函数的输入参数。

OpenCV提供了矩阵和向量结构的一些基本算术操作。所以我们可能会这样写:

return static_cast<int>(
cv::norm<uchar,>(color-target)); // wrong!

实际上,这是错误的,因为这些算术操作符都包含了对 static_cast 的调用。那么当target的值大于color时,返回的不是负数值,而是0。

正确的形式应该是:

cv::Vec3b dist;
cv::absdiff(color, target, dist);
return cv::sum(dist)[];

2. 使用控制器(Controller)实现模块间通信

当构建更复杂的应用程序时,你将需要创建多个算法,组合使用它们可以完成一些高级的任务。

准备工作

创建两个按钮的简单对话框应用,其中之一用于选择图像,另一个用于开始处理图像,如图所示:

实现方法

1. 定义colordetector.h

#include<iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp" using namespace std; 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;
public:
//构造函数
ColorDetector() : minDist()
{
//初始化默认参数
target[] = target[] = target[] = ;
}
//设置彩色距离阈值,阈值须为非负数
void setColorDistabceThreshold(int distance)
{
if (distance < )
distance = ;
minDist = distance;
}
//获取彩色距离阈值
int getColorDistanceThreshold() const
{
return minDist;
}
//设置需检测的颜色
void setTargetColor(unsigned char red, unsigned char green, unsigned char blue)
{
target[] = red;
target[] = green;
target[] = blue;
}
//设置需检测的颜色
void setTargetColor(cv::Vec3b color)
{
target = color;
}
//获取需检测的颜色
cv::Vec3b getTargetColor() const
{
return target;
}
//二值化处理函数
cv::Mat_<uchar> process(cv::Mat &image)
{
result.create(image.rows, image.cols, CV_8U);
//得到迭代器
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator it = image.begin<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<cv::Vec3b>::const_iterator itend = image.end<cv::Vec3b>();
cv::Mat_<uchar>::iterator itout = result.begin<uchar>(); while (it != itend)
{
if (getDistance(*it) < minDist)
{
*itout = ;
}
else
{
*itout = ;
}
it++;//更新输入迭代器
itout++;;//更新输出迭代器
}
return result;
}
//计算颜色距离
int getDistance(const cv::Vec3b &color) const
{
cv::Vec3b dist;
cv::absdiff(color, target, dist);
return cv::sum(dist)[];
}
}; class ColorDetectController
{
private:
ColorDetector* cdetect;//算法类
cv::Mat image;//待处理的图像
cv::Mat result;//结果
public:
ColorDetectController()
{
cdetect = new ColorDetector();
}
//设置色彩距离阈值
void setColorDistanceThreshold(int distance)
{
cdetect->setColorDistabceThreshold(distance);
}
//获取色彩距离阈值
int getColorDistancethreshold() const
{
return cdetect->getColorDistanceThreshold();
}
//设置要检测的颜色
void setTargetColor(unsigned char red,
unsigned char green, unsigned char blue)
{
cdetect->setTargetColor(red, green, blue);
}
//获取要检测的颜色
void getTargetColor(unsigned char& red, unsigned char& green, unsigned char& blue) const
{
cv::Vec3b color = cdetect->getTargetColor();
red = color[];
green = color[];
blue = color[];
}
//设置输入图像,通过文件读取
bool setInputImage(string filename)
{
image = cv::imread(filename);
if (!image.data)
return false;
else
return true;
}
//返回当前的输入图像
const cv::Mat getInputImage() const
{
return image;
}
//开始处理图像
void process()
{
result = cdetect->process(image);
}
//获取最近一次处理的结果
const cv::Mat getLastResult() const
{
return result;
}
//删除当前控制器创建的处理对象
~ColorDetectController()
{
delete cdetect;
}
};

MFC中两个按键触发函数

  CFileDialog dlg(TRUE, _T("*.bmp"), NULL,
OFN_FILEMUSTEXIST | OFN_PATHMUSTEXIST | OFN_HIDEREADONLY,
_T("image file(*.bmp;*,jpg)|*.bmp;*.jpg|ALL Files(*.*)|*.*||"), NULL); dlg.m_ofn.lpstrTitle = _T("Open Image");
// if a filename has been selected
if (dlg.DoModal() == IDOK) {
// get the path of the selected filename
CString strMfc = dlg.GetPathName();
std::string filename = CT2CA(strMfc.GetBuffer());
// set and display the input image
controller.setInputImage(filename);
cv::imshow("Input Image", controller.getInputImage());
}
  // target color is hard-coded here
controller.setTargetColor(, , );
// process the input image and display result
controller.process();
cv::imshow("Output Result", controller.getLastResult());

3. 使用单件(Singleton)设计模式

单件是另外一种流行的设计模式,用于简化对一个类实例的访问,同时保证在程序执行期间只有一个实例存在。

准备工作

我们使用上面的 ColorDetectController 类。该类将被修改,以包含一个单件类。

实现方法

要做的第一件事是添加一个私有静态成员变量,他将保存对单个类实例的引用。同时,为了禁止创建额外的类实例,构造函数也是私有的:

class ColorDetectController{
private:
cv::Mat image;//待处理的图像
cv::Mat result;//结果
//单件指针
static ColorDetectController *singleton;
ColorDetector *cdetect;
//私有构造函数
ColorDetectController()
{
//初始化工作
cdetect = new ColorDetector();
}
...
}

此外,你还可以使复制构造函数和操作符 = 私有化,以确保无法创建独一无二的单件实例的拷贝。当一个用户的类要求单件类的一个实例时,它才被创建。这通过使用一个公有静态方法实现,如果实例不存在那么创建它,然后返回一个指向该实例的指针:

    static ColorDetectController * getInstance()
{
if (singleton == )
singleton = new ColorDetectController();
return singleton;
}

需要注意的是,单件的实现并不是线程安全的。因此,在多线程情况下不应该使用它。

最后,因为单件实例是被动态创建,当不需要时用户必须删除它。这也是通过一个静态方法实现的:

    static void destroy()
{
if (singleton != )
delete singleton;
singleton = ;
}

由于单件是一个静态成员变量,它必须在 .cpp 文件中定义,如下:

ColorDetectController *ColorDetectController::singleton = ;

作用原理

因为单件可以通过一个公共的静态方法获取,所有包括单件类声明的类都能访问它。这尤其适用于控制器对象,它被多个拥有复杂GUI的窗口控件类访问。其中的任何一个GUI类都不需要声明一个成员变量,这和前一节不同。对话框类的两个回调方法编写如下:

void CMy3_3单件设计模式Dlg::OnBnClickedOpen()
{
// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
CFileDialog dlg(TRUE, _T("*.bmp"), NULL,
OFN_FILEMUSTEXIST | OFN_PATHMUSTEXIST | OFN_HIDEREADONLY,
_T("image file(*.bmp;*,jpg)|*.bmp;*.jpg|ALL Files(*.*)|*.*||"), NULL); dlg.m_ofn.lpstrTitle = _T("Open Image");
if (dlg.DoModal() == IDOK)
{
// get the path of the selected filename
CString strMfc = dlg.GetPathName();
std::string filename = CT2CA(strMfc.GetBuffer());
// set and display the input image
ColorDetectController::getInstance()->setInputImage(filename);
cv::imshow("Input Image", ColorDetectController::getInstance()->getInputImage());
}
} void CMy3_3单件设计模式Dlg::OnBnClickedProcess()
{
// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
ColorDetectController::getInstance()->setTargetColor(, , );
ColorDetectController::getInstance()->process();
cv::imshow("Output result", ColorDetectController::getInstance()->getLastResult());
}

当应用程序关闭时,单件的实例必须被释放:

void CMy3_3单件设计模式Dlg::OnBnClickedOk()
{
// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
ColorDetectController::getInstance()->destroy();
CDialog::OnOK();
}

如上所示,当一个控制器被封装在一个单件中,它变得更容易访问。然而,一个更好的实现需要一个更复杂的GUI。这将在下一节中实现。

4. 使用模型-试图-控制器(Model-View-Controller)架构设计应用程序

5. 颜色空间转换

下面先介绍几个不同的颜色空间:
RGB: 基于红、绿、蓝三原色的使用。

Lab: 在感知上均匀分布的色彩空间。

HSV: 代表色调,饱和度和值(Value)。

HLS: 代表色调(Hue),饱和度(Saturation)和亮度(Lightness)。

调用方式为:

cvtColor(image_, gray, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(image_, hls, COLOR_BGR2HLS);
cvtColor(image_, hsv, COLOR_BGR2HSV);
cvtColor(image_, hsv, COLOR_BGR2Lab);

作用原理

当图像从一个颜色空间转换到另一个,线性或非线性变换将作用于每个输入像素,以产生输出像素。

注意,三原色红、绿、蓝在RGB次序或BGR次序转换到相同颜色空间是不一样的(灰度一样),比如转到HSV空间,H会相反。

#include <iostream>
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp" using namespace std;
using namespace cv; void Show_Image(Mat & input, char* name)
{
namedWindow(name, );
imshow(name, input); } int main()
{
Mat image = imread("waves.jpg");
Mat hsv;
cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);
Mat channel[];
split(hsv, channel);
for (int index = ; index < ; index++)
{
char* buff[] = { "H", "S", "V" }; Show_Image(channel[index], buff[index]);
} waitKey(); return ;
}

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