实例介绍
【实例简介】实验包括打开图像、红眼去除、保存处理后图像到指定位置,由于是初学,能实现功能已经很不错了,我的程序不够完美,运行前需要把图片和xml文件改为绝对路径
【实例截图】
【核心代码】
ImageConversion imgConversion;
if(!pixmapL.isNull()){
// Read image 读彩色图像
Mat img = imread("F:/Qt/hongyanshiyan/hongyan/red_eyes1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
// Output image 输出图像
Mat imgOut = img.clone();
// Load HAAR cascade 读取haar分类器
CascadeClassifier eyesCascade("E:/openCV/openCVwithContrib-3.3.1build/install/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml");
// Detect eyes 检测眼睛
std::vector<Rect> eyes;
//前四个参数:输入图像,眼睛结果,表示每次图像尺寸减小的比例,表示每一个目标至少要被检测到4次才算是真的
//后两个参数:0 | CASCADE_SCALE_IMAGE表示不同的检测模式,最小检测尺寸
eyesCascade.detectMultiScale(img, eyes, 1.3, 4, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(100, 100));
// For every detected eye 每只眼睛都进行处理
for (size_t i = 0; i < eyes.size(); i )
{
// Extract eye from the image. 提取眼睛图像
Mat eye = img(eyes[i]);
// Split eye image into 3 channels. 颜色分离
vector<Mat>bgr(3);
split(eye, bgr);
// Simple red eye detector 红眼检测器,获得结果掩模
Mat mask = (bgr[2] > 150) & (bgr[2] > (bgr[1] bgr[0]));
// Clean mask 清理掩模
//填充孔洞
fillHoles(mask);
//扩充孔洞
dilate(mask, mask, Mat(), Point(-1, -1), 3, 1, 1);
// Calculate the mean channel by averaging the green and blue channels
//计算b通道和g通道的均值
Mat mean = (bgr[0] bgr[1]) / 2;
//用该均值图像覆盖原图掩模部分图像
mean.copyTo(bgr[2], mask);
mean.copyTo(bgr[0], mask);
mean.copyTo(bgr[1], mask);
// Merge channels
Mat eyeOut;
//图像合并
cv::merge(bgr, eyeOut);
// Copy the fixed eye to the output image.
// 眼部图像替换
eyeOut.copyTo(imgOut(eyes[i]));
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