【OpenCV】色領域の抽出

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OpenCVで肌色領域の抽出や特定色の抽出というテーマは良くある話だと思いますが、サンプルプログラムを探すと、

cvCvtColor関数でRGBからHSVに変換
　　　↓
cvSplit関数でHSV画像を各チャンネルに分解
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cvThreshold関数で各チャンネルごとに二値化
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cvAnd関数で各チャンネルの二値化画像のAndをとり、マスク画像を作成
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cvAnd関数でHSV画像を各チャンネルの画像をAndをとる
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cvMerge関数で各チャンネルの画像をRGB画像へ戻す

多少、違うにしても、基本的にはこの様な流れの処理が比較的多いかと思います。

ここで、気になる点。

• 赤の領域を抽出する場合、例えば色相が０°～１０°　および　３５０°～３６０°の範囲を抽出したい場合などに対応できない。
• RGB→HSV→RGBへ変換すると、変換の途中で色の階調が少し失われてしまう。

ということで、少し工夫したつもりのソースがこちら↓

//---------------------------------------------------------------  //【関数名　】：cv_ColorExtraction  //【処理概要】：色抽出  //【引数　　】：src_img        = 入力画像(8bit3ch)  //　　　　　　：dst_img        = 出力画像(8bit3ch)  //　　　　　　：code        = 色空間の指定（CV_BGR2HSV,CV_BGR2Labなど） //　　　　　　：ch1_lower    = ch1のしきい値(小) //　　　　　　：ch1_upper    = ch1のしきい値(大) //　　　　　　：ch2_lower    = ch2のしきい値(小) //　　　　　　：ch2_upper    = ch2のしきい値(大) //　　　　　　：ch3_lower    = ch3のしきい値(小) //　　　　　　：ch3_upper    = ch3のしきい値(大) //【戻り値　】：なし  //【備考　　】：lower <= upperの場合、lower以上upper以下の範囲を抽出、 //　　　　　　：lower >  upperの場合、upper以下lower以上の範囲を抽出します。 //--------------------------------------------------------------- void cv_ColorExtraction(IplImage* src_img, IplImage* dst_img,                             int code,                             int ch1_lower, int ch1_upper,                             int ch2_lower, int ch2_upper,                             int ch3_lower, int ch3_upper                         ){     int i, k;        IplImage *Color_img;     IplImage *ch1_img, *ch2_img, *ch3_img;     IplImage *Mask_img;     int lower[3];     int upper[3];     int val[3];     CvMat *lut;        //codeに基づいたカラー変換     Color_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), src_img->depth, src_img->nChannels);     cvCvtColor(src_img, Color_img, code);             //3ChのLUT作成     lut    = cvCreateMat(256, 1, CV_8UC3);     lower[0] = ch1_lower;     lower[1] = ch2_lower;     lower[2] = ch3_lower;     upper[0] = ch1_upper;     upper[1] = ch2_upper;     upper[2] = ch3_upper;     for (i = 0; i < 256; i++){         for (k = 0; k < 3; k++){             if (lower[k] <= upper[k]){                 if ((lower[k] <= i) && (i <= upper[k])){                     val[k] = 255;                 }else{                     val[k] = 0;                 }             }else{                 if ((i <= upper[k]) || (lower[k] <= i)){                     val[k] = 255;                 }else{                     val[k] = 0;                 }             }         }         //LUTの設定         cvSet1D(lut, i, cvScalar(val[0], val[1], val[2]));     }     //3ChごとのLUT変換（各チャンネルごとに２値化処理）     cvLUT(Color_img, Color_img, lut);     cvReleaseMat(&lut);     //各チャンネルごとのIplImageを確保する     ch1_img = cvCreateImage(cvGetSize(Color_img), Color_img->depth, 1);     ch2_img = cvCreateImage(cvGetSize(Color_img), Color_img->depth, 1);     ch3_img = cvCreateImage(cvGetSize(Color_img), Color_img->depth, 1);     //チャンネルごとに二値化された画像をそれぞれのチャンネルに分解する     cvSplit(Color_img, ch1_img, ch2_img, ch3_img, NULL);     //3Ch全てのANDを取り、マスク画像を作成する。     Mask_img = cvCreateImage(cvGetSize(Color_img), Color_img->depth, 1);     cvAnd(ch1_img, ch2_img, Mask_img);     cvAnd(Mask_img, ch3_img, Mask_img);     //入力画像(src_img)のマスク領域を出力画像(dst_img)へコピーする     cvZero(dst_img);     cvCopy(src_img, dst_img, Mask_img);     //解放     cvReleaseImage(&Color_img);     cvReleaseImage(&ch1_img);     cvReleaseImage(&ch2_img);     cvReleaseImage(&ch3_img);     cvReleaseImage(&Mask_img); }

私なりのポイントは

• cvLut関数を用いる事で、各３ｃｈごとに二値化するときに融通がきく。（cvThresholdを駆使しても可能ですが。）
• cvCopy関数のマスクを使う事で１ｃｈのマスク画像で処理ができ、色の階調が失われない。
  （cvAnd関数を使って３ｃｈのマスク画像とANDをとるよりも、メモリが少し節約できる。）

処理例

【入力画像(src_img)】


緑領域をHSVを用いて抽出する場合、緑の色相は120°前後で、処理後画像に8bit3ch画像を用いると色相Hの値は０～３６０が０～１８０に丸め込まれるので、緑の値はHは６０となり、Hを５０～７０の範囲で抽出する場合、

cv_ColorExtraction(src_img, dst_img, CV_BGR2HSV, 50, 70, 80, 255, 0, 255);

【処理画像(dst_img)】


となります。

同様に赤の付近を抽出する場合は色相が０°付近なので、丸め込み後の値は０～１０および１７０～１８０を抽出したい。
ということで、このように↓呼び出します。

cv_ColorExtraction(src_img, dst_img, CV_BGR2HSV, 170, 10, 80, 255, 0, 255);

【処理画像(dst_img)】


となります。
lowerとupperの値を逆にしているのがポイント

肌色領域を抽出したい！という場合も多いかと思いますので、入力画像を



とし、

cv_ColorExtraction(src_img, dst_img, CV_BGR2HSV, 0, 10, 80, 255, 0, 255);

で処理した場合、このよう↓になりました。



ちなみに、彩度の値を８０～２５５としているのは、背景の白っぽい領域を除外するために、このようにしています。

色相などの値は、使うカメラや照明などにより値が多少異なります。
今回作成したcv_ColorExtraction関数の引数の値をいじくりながら、いろいろ試してみて下さい。
また、色空間も今回のHSVを使う以外にも、cv_ColorExtraction関数の３番目の引数に
  CV_BGR2HLSを指定するとHLS
  CV_BGR2Labを指定するとCIE Lab
の色空間に基づいて色領域を抽出出来るはず（未確認）なので、お試し下さい。

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