algorithm - 红眼消除算法

Question

我需要为我正在处理的应用程序实现红眼消除。

谷歌搜索主要提供商业最终用户产品的链接。

您知道可以在 GPL 应用程序中使用的良好红眼消除算法吗？

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我在这里参加聚会已经很晚了，但是对于未来的搜索者，我已将以下算法用于我编写的个人应用程序。

首先，要减少的区域由用户选择并作为中心点和半径传递给红眼减少方法。该方法遍历半径内的每个像素并进行以下计算：

//Value of red divided by average of blue and green:
Pixel pixel = image.getPixel(x,y);
float redIntensity = ((float)pixel.R / ((pixel.G + pixel.B) / 2));
if (redIntensity > 1.5f)  // 1.5 because it gives the best results
{
    // reduce red to the average of blue and green
    bm.SetPixel(i, j, Color.FromArgb((pixel.G + pixel.B) / 2, pixel.G, pixel.B));
}

我真的很喜欢这个结果，因为它们保持了颜色强度，这意味着眼睛的光反射没有减少。（这意味着眼睛保持“活”的样子。）

score 7 · Accepted Answer

一个很好的发现眼睛的图书馆是openCV。它具有非常丰富的图像处理功能。另请参阅Ilia V. Safonov 的题为“自动红眼检测”的这篇论文。

score 6 · Accepted Answer

首先你需要找到眼睛！标准方法是运行边缘检测器，然后运行 Hough 变换以找到两个相同大小的圆，但可能有更简单的算法来简单地找到红色像素簇。

然后你需要决定用什么替换它们，假设图像中有足够的绿色/蓝色数据，你可以简单地忽略红色通道。

OpenCV 是一个非常好的图像处理免费库，它可能对你想要的东西来说有点过头了——但是有很多例子和一个非常活跃的社区。您还可以搜索对象跟踪算法，跟踪场景中的彩色对象是一个非常相似和常见的问题。

score 4 · Accepted Answer

如果没有其他人提出更直接的答案，您可以随时下载GIMP 的源代码，看看他们是如何做到的。

score 3 · Accepted Answer

最简单且仍然非常有效的算法是将感兴趣区域的 RGB 三元组的 R 归零。

红色消失，但保留其他颜色。

该算法的进一步扩展可能涉及仅将红色为主色（R > G 和 R > B）的三元组的 R 值归零。

score 3 · Accepted Answer

你可以试试 imagemagick——这个页面上有一些关于如何做到这一点的提示

http://www.cit.gu.edu.au/~anthony/info/graphics/imagemagick.hints

在页面上搜索红眼

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3

开源项目Paint.NET在 C# 中有一个实现。

于 2008-09-25T14:43:27.597 回答

score 2 · Accepted Answer

这里是java实现解决方案

public void corrigirRedEye(int posStartX, int maxX, int posStartY, int maxY, BufferedImage image) {
    for(int x = posStartX; x < maxX; x++) {
        for(int y = posStartY; y < maxY; y++) {

            int c = image.getRGB(x,y);
            int  red = (c & 0x00ff0000) >> 16;
            int  green = (c & 0x0000ff00) >> 8;
            int  blue = c & 0x000000ff;

            float redIntensity = ((float)red / ((green + blue) / 2));
            if (redIntensity > 2.2) {
                Color newColor = new Color(90, green, blue);
                image.setRGB(x, y, newColor.getRGB());
            }


        }
    }
}

作为从诸如 open cv 之类的应用程序检测到的两个矩形中检索的参数（这应该是一个涉及眼睛位置的矩形）

int posStartY = (int) leftEye.getY();

    int maxX = (int) (leftEye.getX() + leftEye.getWidth());
    int maxY = (int) (leftEye.getY() + leftEye.getHeight());

    this.corrigirRedEye(posStartX, maxX, posStartY, maxY, image);

    // right eye

    posStartX = (int) rightEye.getX();
    posStartY = (int) rightEye.getY();

    maxX = (int) (rightEye.getX() + rightEye.getWidth());
    maxY = (int) (rightEye.getY() + rightEye.getHeight());

    this.corrigirRedEye(posStartX, maxX, posStartY, maxY, image);

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这是 Benry 提供的答案的更完整的实现：

  using SD = System.Drawing;

  public static SD.Image ReduceRedEye(SD.Image img, SD.Rectangle eyesRect)
  {
     if (   (eyesRect.Height > 0)
         && (eyesRect.Width > 0)) {
        SD.Bitmap bmpImage = new SD.Bitmap(img);
        for (int x=eyesRect.X;x<(eyesRect.X+eyesRect.Width);x++) {
           for (int y=eyesRect.Y;y<(eyesRect.Y+eyesRect.Height);y++) {
              //Value of red divided by average of blue and green:
              SD.Color pixel = bmpImage.GetPixel(x,y);
              float redIntensity = ((float)pixel.R / ((pixel.G + pixel.B) / 2));
              if (redIntensity > 2.2f)
              {
                 // reduce red to the average of blue and green
                 bmpImage.SetPixel(x, y, SD.Color.FromArgb((pixel.G + pixel.B) / 2, pixel.G, pixel.B));
                 pixel = bmpImage.GetPixel(x,y); // for debug
              }
           }
        }
        return (SD.Image)(bmpImage);
     }
     return null;
  }

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阅读这个博客，关于红眼的检测和校正有一个很好的解释。使用 OpenCV 和 python 进行红眼校正

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