是否有适当的算法来检测图形的背景颜色？

对于大学，我们已经给出了一个任务，在给定图像的情况下，我们必须识别“数字”，它们的颜色以及它们内部的“像素组”的数量。 让我解释：

上面的图像有一个图形 （在图像中可以有多个图形，但让我们暂时忘记它）。

• canvas的背景颜色是0,0处的像素（在本例中为黄色）
• 图形的边框颜色为黑色（可以是除canvas背景颜色以外的任何颜色）。
• 图的背景颜色为白色（也可以与canvas的背景颜色相同）。
• 图形只能有一种背景颜色。
• 图中有两个像素组。 一个是蓝色像素池，另一个是红色池，里面有一些绿色。 如您所见，像素组像素的颜色无关紧要（它与图形的背景颜色不同）。 重要的是他们有联系（甚至是对角线）。 因此，尽管有两种不同的颜色，但无论如何这种组被认为只是一种。
• 如您所见，边界可以像您希望的那样不规则。 然而，它只有一种颜色。
• 众所周知，像素组不会触及边界。
• 我被告知像素组的颜色可以是除了图形背景颜色之外的任何颜色。 我假设它可以与图的边框颜色（黑色）相同。

我们已经给出了一个能够拍摄图像并将它们转换成矩阵的类（每个元素是表示像素颜色的整数）。

就是这样。 我是用Java做的。

我做了什么

• 迭代矩阵中的每个像素
• 如果我发现一个与背景颜色不同的像素，我会认为它属于图的边界。 从现在开始我将这个像素称为initialPixel 。
• 请注意，我提供的图像中的initialPixel是图中左上角的黑色像素。 我有目的地在那里做了一个尖锐的切口来说明它。
• 我现在的任务是找到图形的背景颜色（在这种情况下是白色）。

但是我找到这样的背景颜色（白色）会遇到很多麻烦。 这是我所做的最接近的方法，适用于某些情况 – 但不适用于此图像：

• 由于我知道边框的颜色，我可以在initialPixel的南边找到第一种不同的颜色。 听起来好像是个好主意 – 它确实有效，但它不适用于所提供的图像：在这种情况下它会返回黄色，因为initialPixel远离图形的内容。

假设我确实找到了图形的背景颜色（白色），我的下一个任务就是要意识到图中存在两个像素组。 这个似乎更容易：

• 由于我现在知道图形的背景颜色（白色），我可以尝试迭代图中的每个像素，如果我发现一个不属于边框并且不是图形背景的一部分，我已经可以告诉它有一个像素组。 我可以开始递归函数来找到与这样的组相关的所有像素并“标记”它们，以便在将来的迭代中我可以完全忽略这些像素。

我需要的

是的，我的问题是关于如何找到图形的背景颜色（请记住它可以与整个图像的背景颜色相同 – 现在它是黄色的，但它也可以是白色的）基于我之前描述的内容。

我不需要任何代码 – 我只是在为这样的代码思考一个合适的算法时遇到了麻烦。 边界可能有如此奇怪的不规则线条的事实正在扼杀我。

甚至更好：我一直都做错了吗？ 也许我不应该那么关注那个initialPixel 。 也许一种不同的初始方法会起作用？ 是否有关于此类主题的文档/示例？ 我意识到有很多关于“计算机视觉”等的研究，但我对这个特定的问题找不到多少。

一些代码

我的函数检索带有所有数字的向量：*注意： Figure只是一个包含一些值的类，如背景颜色和元素数。

 public Figure[] getFiguresFromImage(Image image) { Figure[] tempFigures = new Figure[100]; int numberOfFigures = 0; matrixOfImage = image.getMatrix(); int imageBackgroundColor = matrixOfImage[0][0]; int pixel = 0; for (int y = 0; y < matrixOfImage.length; ++y) { for (int x = 0; x < matrixOfImage[0].length; ++x) { pixel = matrixOfImage[y][x]; if (!exploredPixels[y][x]) { // This pixel has not been evaluated yet if (pixel != imageBackgroundColor ) { // This pixel is different than the background color // Since it is a new pixel, I assume it is the initial pixel of a new figure // Get the figure based on the initial pixel found tempFigures[numberOfFigures] = retrieveFigure(y,x); ++numberOfFigures; } } } } // ** Do some work here after getting my figures ** return null; } 

然后，很明显，函数retrieveFigure(y,x)是我无法做到的。

笔记：

• 出于学习目的，我不应该使用任何外部库。

Answer 1

解决此问题的一个好方法是将图像视为图形 ，其中每个颜色填充区域都有一个节点（此答案中的“组件”）。

以下是实现此方法的一种方法：

1. 将所有像素标记为未访问。

2. 对于每个像素，如果未访问该像素，则对其执行泛光填充算法。 在泛洪填充标记期间，每个连接的像素都被访问。

   现在，您应该在图像（或“组件”）中有一个纯色区域列表，因此您只需弄清楚它们是如何相互连接的：

3. 找到与背景颜色分量相邻的像素的组件 – 这是您的图形边框。 请注意，您可以通过查找具有0,0像素的组件来查找背景颜色分量。

4. 现在找到与新找到的“图形边框”组件相邻的像素的组件。 将有两个这样的组件 – 选择一个不是背景的组件（即没有0​​,0像素）。 这是你的数字背景。

5. 要查找像素组，只需计算与图形背景组件相邻的像素数量（当然忽略图形边框组件）

这种方法的优点：

• 以O（＃pixels）时间运行。
• 易于理解和实施。
• 不假设背景颜色和图形背景颜色不同。

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为了确保您了解如何迭代组件及其邻居可能如何工作，这是步骤5的示例伪代码实现：

 List allComponents; // created in step 2 Component background; // found in step 3 (this is the component with the 0,0 pixel) Component figureBorder; // found in step 4 List pixelGroups = new List(); // list of pixel groups for each Component c in allComponents: if c == background: continue; for each Pixel pixel in c.pixelList: for each Pixel neighbor in pixel.neighbors: if neighbor.getComponent() == figureBorder: c.isPixelGroup = true; int numPixelGroups = 0; for each Component c in allComponents: if (c.isPixelGroup) numPixelGroups++; 

Answer 2

试试这段代码：

 import java.util.Scanner; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.*; import javax.imageio.ImageIO; class Analyzer{ private int pixdata[][]; private int rgbdata[][]; private BufferedImage image; int background_color; int border_color; int imagebg_color; private void populateRGB(){ rgbdata = new int[image.getWidth()][image.getHeight()]; for(int i = 0; i < image.getWidth(); i++){ for(int j = 0; j < image.getHeight(); j++){ rgbdata[i][j] = image.getRGB(i, j); } } int howmanydone = 0; int prevcolor,newcolor; prevcolor = rgbdata[0][0]; /* for(int i = 0; i < image.getWidth(); i++){ for(int j = 0; j < image.getHeight(); j++){ System.out.print(rgbdata[i][j]); } System.out.println(""); }*/ for(int i = 0; i < image.getWidth(); i++){ for(int j = 0; j < image.getHeight(); j++){ newcolor = rgbdata[i][j]; if((howmanydone == 0) && (newcolor != prevcolor)){ background_color = prevcolor; border_color = newcolor; prevcolor = newcolor; howmanydone = 1; } if((newcolor != prevcolor) && (howmanydone == 1)){ imagebg_color = newcolor; } } } } public Analyzer(){ background_color = 0; border_color = 0; imagebg_color = 0;} public int background(){ return background_color; } public int border() { return border_color;} public int imagebg() {return imagebg_color;} public int analyze(String filename,String what) throws IOException{ image = ImageIO.read(new File(filename)); pixdata = new int[image.getHeight()][image.getWidth()]; populateRGB(); if(what.equals("background"))return background(); if(what.equals("border"))return border(); if(what.equals("image-background"))return imagebg(); else return 0; } } public class ImageAnalyze{ public static void main(String[] args){ Analyzer an = new Analyzer(); String imageName; Scanner scan = new Scanner(System.in); System.out.print("Enter image name:"); imageName = scan.nextLine(); try{ int a = an.analyze(imageName,"border");//"border","image-background","background" will get you different colors System.out.printf("Color bg: %x",a); }catch(Exception e){ System.out.println(e.getMessage()); } } } 

返回的颜色是ARGB格式。 您需要从中提取R，G和B.

这段代码中有一个错误。 使用有限状态机进行实施。 在第一个状态你是在图像里面，因此0,0是背景颜色，然后当有变化时，变化是边框颜色，然后第三个状态是在图像内部+边框内部和颜色变化。