Déterminer la couleur la plus fréquente dans une image (OpenCV & C++)

Question

Disons que je l'image suivante:

Ce que je cherche est un moyen de déterminer programatically que le rouge est le plus couleur commune dans l'image. Jusqu'ici, j'ai essayé quelques approches, avec divers résultats de pauvres à abysmaux pour accomplir ceci. Mon approche actuelle consiste à réduire d'abord les couleurs de l'image.

Cela se fait avec le code suivant:

Mat samples(src.rows * src.cols, 3, CV_32F); 
for(int y = 0; y < src.rows; y++) 
for(int x = 0; x < src.cols; x++) 
for(int z = 0; z < 3; z++) 
samples.at<float>(y + x * src.rows, z) = src.at<Vec3b>(y,x)[z]; 

int clusterCount = 16; 
Mat labels; 
int attempts = 2; 
Mat centers; 
kmeans(samples, clusterCount, labels, TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER|CV_TERMCRIT_EPS, 10000, 0.0001), attempts, KMEANS_PP_CENTERS, centers); 

Mat reduced(src.size(), src.type()); 
for(int y = 0; y < src.rows; y++) 
for(int x = 0; x < src.cols; x++) 
{ 
    int cluster_idx = labels.at<int>(y + x * src.rows,0); 
    reduced.at<Vec3b>(y,x)[0] = centers.at<float>(cluster_idx, 0); 
    reduced.at<Vec3b>(y,x)[1] = centers.at<float>(cluster_idx, 1); 
    reduced.at<Vec3b>(y,x)[2] = centers.at<float>(cluster_idx, 2); 
} 

Il y a un problème ennuyeux avec elle où il a un problème avec mise à l'échelle qui laisse une partie du droit, mais je peux vivre avec ça pour le moment.

Ensuite, j'ai essayé quelques approches où je veux obtenir les couleurs mappées, comme avec les histogrammes.

Mat image_hsv; 

cvtColor(src, image_hsv, CV_BGR2HSV); 

// Quanta Ratio 
int scale = 10; 

int hbins = 36, sbins = 25, vbins = 25; 
int histSize[] = {hbins, sbins, vbins}; 

float hranges[] = { 0, 360 }; 
float sranges[] = { 0, 256 }; 
float vranges[] = { 0, 256 }; 

const float* ranges[] = { hranges, sranges, vranges }; 
MatND hist; 

int channels[] = {0, 1, 2}; 

calcHist(&image_hsv, 1, channels, Mat(), // do not use mask 
     hist, 3, histSize, ranges, 
     true, // the histogram is uniform 
     false); 

int maxVal = 0; 

int hue = 0; 
int saturation = 0; 
int value = 0; 

for(int h = 0; h < hbins; h++) 
for(int s = 0; s < sbins; s++) 
for(int v = 0; v < vbins; v++) 
{ 
    int binVal = hist.at<int>(h, s, v); 
    if(binVal > maxVal) 
    { 
     maxVal = binVal; 

     hue = h; 
     saturation = s; 
     value = v; 
    } 
} 

hue = hue * scale * scale; // angle 0 - 360 
saturation = saturation * scale; // 0 - 255 
value = value * scale; // 0 - 255 

Le problème est, pour cette image que je reçois les valeurs suivantes:

• Hue: 240
• Saturation: 0
• Valeur: 0

Cependant, je J'attends des valeurs HSV plus proches de ceci:

• Hue: 356
• Saturation: 94
• Valeur: 58

Espérons que quelqu'un peut signaler où je suis allé mal.

Answer 1

C'est en effet un problème classique en infographie. Trouver simplement la couleur la plus fréquente n'est pas une bonne idée, étonnamment vous pouvez découvrir que c'est une nuance de jaune/vert plutôt que le rouge, parce que les valeurs de "rouge" contiennent des variations et ne tombent presque jamais dans le même histogramme .

Un algorithme approprié est basé sur les moindres carrés. Vous devez trouver une couleur dont la somme des "distances" au carré est minime. Vous pouvez définir votre distance car dr^2 + dg^2 + db^2 (r/b/g représente les composantes rouge/vert/bleu), ou vous pouvez jouer avec des poids pour refléter la sensibilité différente à ces composants. Vous pouvez également le représenter dans différentes bases (par exemple yuv ou etc.)

Veuillez écrire dans les commentaires si vous avez besoin d'aide pour implémenter les moindres carrés.

Mise à jour:

La solution des moindres carrés dans votre cas est que le niveau de la valeur moyenne avec des poids donnés par l'histogramme.

résultat = somme (n * hist [n])/somme (hist [n]).Notez que cette formule s'applique à chaque composante de couleur, c'est-à-dire qu'elle est indépendante.