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更新自动颜色识别算法，解决自动颜色识别有误差的问题

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yangjiaxuan 2023-11-22 14:18:34 +08:00
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commit 0599191708
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28
hgdriver/ImageProcess/ImageApplyColorRecognition.cpp
View File

@ -1,44 +1,26 @@
#include "ImageApplyColorRecognition.h"
#include "ImageApplyHeaders.h"
//static CImageApplyBWBinaray m_bw;
//static CImageApplyAdjustColors m_ac(0, 50, 1.0f);
/// <summary>
/// 检测图像是否是彩色。当前逻辑仅针对红色像素进行判断，即存在红色像素则为彩色，否则为非彩色
/// </summary>
/// <param name="image">待测图像</param>
/// <returns>true为彩色，false为非彩色</returns>
bool isColor(const cv::Mat& image)
bool isColor(const cv::Mat& image, double threshold = 60)
{
if (image.channels() != 3) return false;
cv::Mat pDib_resize;
cv::resize(image, pDib_resize, cv::Size(image.cols / 4, image.rows / 4), 0, 0, cv::INTER_NEAREST);
cv::resize(image, pDib_resize, cv::Size(200, 200), 0, 0, cv::INTER_AREA);
cv::Mat hsv;
cv::cvtColor(pDib_resize, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV_FULL);
std::vector<cv::Mat> hsv_channels;
cv::split(hsv, hsv_channels);
cv::Mat range_s1, range_s2;
cv::inRange(hsv_channels[1], 220, 255, range_s1); //饱和度在[220, 255]的像素
cv::inRange(hsv_channels[1], 50, 220, range_s2); //饱和度在[50, 220]的像素
#if 0
cv::imwrite("range_s1.bmp", range_s1);
cv::imwrite("range_s2.bmp", range_s2);
#endif
double sum = cv::sum(range_s1)[0] / 255;
double total = range_s1.total();
double minVal, maxVal;
cv::minMaxLoc(hsv_channels[1], &minVal, &maxVal);
// if (sum / total > 0.0001)
if (sum / total > 0.001)
return true;
sum += cv::sum(range_s2)[0] / 255;
// if (sum / total > 0.001)
if (sum / total > 0.03)
return true;
return false;
return maxVal > threshold;
}
bool isGray(const cv::Mat& image)

13
hgdriver/ImageProcess/ImageApplyColorRecognition.h
View File

@ -4,12 +4,13 @@
* 功能：色彩识别，将识别会“灰度”的24位图转化为256色8位图， 把识别为“黑白”图转化为二值化的8位图
* 作者：刘丁维
* 生成时间：2020/7/17
* 最近修改时间：2021/04/19
* 版本号：v1.0 2020/7/17
* v1.1 2020/12/15 调整策略，仅判断红色像素，存在红色像素为彩色，否则为灰度；删除输出结果，直接转换图像。
* v1.2 2020/12/16 增加颜色限制模式（输出结果只可能两种），增加结果访问接口
* v1.3 2021/04/19 修改识别策略，能够识别占比1‰的彩色图像。只区分彩色和灰度图。
* v1.4 2021/06/18 调整二级色彩区间，从原来的[90, 200]调整为[50, 200]。
* 最近修改时间：v1.0 2020/7/17
* v1.1 2020/12/15 调整策略，仅判断红色像素，存在红色像素为彩色，否则为灰度；删除输出结果，直接转换图像。
* v1.2 2020/12/16 增加颜色限制模式（输出结果只可能两种），增加结果访问接口
* v1.3 2021/04/19 修改识别策略，能够识别占比1‰的彩色图像。只区分彩色和灰度图。
* v1.4 2021/06/18 调整二级色彩区间，从原来的[90, 200]调整为[50, 200]。
* v1.5 2023/11/22 调整彩色判定策略。
* 版本号：v1.5
* ====================================================
*/

4
hgdriver/hgdev/hg_scanner.cpp
View File

@ -5262,7 +5262,7 @@ void hg_scanner::image_process(std::shared_ptr<tiny_buffer>& buffer, uint32_t id
if (img_conf_.is_colorcast && pid_ != 0x239 && pid_ != 0x439)
{
ret = hg_imgproc::color_cast_correction(ImagePrc_pHandle_);
(this->*dump_img_)(ImagePrc_pHandle_, "discardBlank");
(this->*dump_img_)(ImagePrc_pHandle_, "color_cast_correction");
}
if ((img_conf_.is_autodiscradblank_normal || img_conf_.is_autodiscradblank_vince || img_conf_.detect_size_diascard_blank) && (pid_ != 0x239 && pid_ != 0x439))
{
@ -5292,7 +5292,7 @@ void hg_scanner::image_process(std::shared_ptr<tiny_buffer>& buffer, uint32_t id
if ((img_conf_.cropRect.enable && !img_conf_.is_autocrop) && (pid_ != 0x239 && pid_ != 0x439))
{
hg_imgproc::croprect(ImagePrc_pHandle_);
(this->*dump_img_)(ImagePrc_pHandle_, "resolution_change");
(this->*dump_img_)(ImagePrc_pHandle_, "croprect");
}
if ((img_conf_.filter != ColorFilter::FILTER_NONE