基于opencv手控图片缩放

至于为什么要做这个小玩意，是因为之前有个学长做过，他也是学这个的，所以就想自己也做一下看能不能做出来，最后虽然，效果出来了，但不是很理想，原理很简单，就是利用远近不同，手在图像上的像素面积的大小也会改变，近则大，远则小，这也是学长给我的想法。具体的步骤如下

 

一：首先进行阈值分割，找到手所在的轮廓，其实可以用肤色检测出手的轮廓，在这里我没有用，如果用的话，HSV图像的话取H通道比较好，如果用YCrCb图像的话，用Cb通道则要好些

 

二：通过第一步找到手的轮廓后，一般手的部分是二值图像轮廓面积最大的，可以求出每帧图像中手轮廓面积的大小和前一帧的相比较，大则使指定图片放大，反之图片缩小

 

其实也没多少的技术含量，就是想大家指点一下，以及希望能对一些初学的同学有所帮助

 

程序实现：

#include "stdafx.h"
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxcore.h"
#include "stdio.h"

double GetContourMaxArea(int x)
{
     double max = 0;
  IplImage *img = 0;
  CvCapture *capture = 0;
     IplImage *img_gray = 0;
  IplImage *erode = 0;
  IplImage *img_back = 0;
  IplImage *dst_gray = 0;
  capture = cvCaptureFromCAM(0);
  img = cvQueryFrame(capture);
  /*******************************************************
  对图像进行人工阈值分割
  *****************************************************************/
  int width = img->width;
        int height = img->height;
  const int R = 0;
  const int G = 1;
  const int B = 2;
   for(int i = 0; i<height ; i++)
   {
    unsigned char * pgrb = (unsigned char *)(img->imageData + i*img->widthStep );
       unsigned char * pdst = (unsigned char *)(img->imageData + i*img->widthStep );
    for(int j = 0; j< width ; j++)
    {
     if(55 <pgrb[R]  && 110<pgrb[G] && 105<pgrb[B] && pgrb[G])
     {
      pgrb[R] = 255;
      pgrb[G] = 255;
      pgrb[B] = 255;

     }
     else
     {
                        pgrb[R] =0;
      pgrb[G] = 0;
      pgrb[B] =0;
     }
     pgrb += 3;
     

    }
   }

  img_gray = cvCreateImage(cvGetSize(img) , 8 , 1);
  cvCvtColor(img , img_gray , CV_BGR2GRAY);
  
  IplImage *dst_bw = cvCreateImage(cvGetSize(img) , 8 ,1);
  CvMemStorage * stor = cvCreateMemStorage(0);
  CvSeq * cont = 0;
  cvThreshold(img_gray , dst_bw ,0 ,20 , CV_THRESH_BINARY);
  
   cvFindContours(dst_bw  , stor , &cont , sizeof(CvContour) , CV_RETR_TREE , CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE , cvPoint(0,0));
/**********************************************************************88
取最大的轮廓面积来比较前后两幅图像离摄像头的远近
**********************************************************************************/
  for(; cont!=0 ; cont = cont->h_next)
  {
         if(cvContourArea(cont , CV_WHOLE_SEQ) >= max)
    max = cvContourArea(cont , CV_WHOLE_SEQ);
   
  }
  cvDrawContours(img_gray , cont ,CV_RGB(255 , 0 , 0) , CV_RGB(0 , 0 , 255) , -1 , CV_FILLED , 8);
  cvShowImage("haiyingyang" , img_gray);
  cvReleaseImage(&img);
  cvReleaseImage(&img_gray);
        cvReleaseImage(&erode);
  cvReleaseImage(&img_back);
  cvReleaseImage(&dst_gray);
  cvReleaseImage(&dst_bw);
  return max;

}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
 /*******************************************8
           定以数据类型和窗口
 *************************************************/
 IplImage *src = cvLoadImage("2.jpg" , 1);
 int dsp_width = 320;
 int dsp_height = 240;
 double max1 = 0 ;
 double max2 = 0 ;
 int vmin = 10 ; 
 cvNamedWindow("haiyingyang" , 1);
 cvCreateTrackbar("Threshold" , "haiyingyang" , &vmin , 256 , NULL); 
 cvNamedWindow("woaini" , 1);
 
  for( ; ;)
  {
   max1 = GetContourMaxArea(vmin);
   max2 = GetContourMaxArea(vmin);
  /*****************************************************************88
  差值滤波
  ***************************************************************************/
   if((max2-max1) >= 300) 
   {
    dsp_width += 10;
    dsp_height += 10;
    IplImage *change_src = 0;
    change_src = cvCreateImage(cvSize(dsp_width , dsp_height) , 8 , 3);
    cvResize(src , change_src);
    cvShowImage("woaini" , change_src);
   }
   if((max1-max2) >= 300)
    {
    dsp_width -= 10;
    dsp_height -= 10;
    IplImage *change_src = 0;
    change_src = cvCreateImage(cvSize(dsp_width , dsp_height) , 8 , 3);
    cvResize(src , change_src);
    cvShowImage("woaini" , change_src);
   }
   if(cvWaitKey(2) >= 0)
   {
    cvDestroyAllWindows();
    cvReleaseImage(&src);
    break;
   }

  }

 return 0;
}

 

 

 项目源代码下载：http://qinjianganying.download.csdn.net/

视频演示：http://v.youku.com/v_show/id_XMjgxNDUyMzYw.html

类似项目手模拟赛车的项目：http://download.csdn.net/source/3412836