Java 有没有合适的算法来检测人物的背景色？

在大学里，我们被分配了一个任务，给我们一张图片，我们必须识别“人物”、他们的颜色以及他们里面的“像素组”的数量。让我解释一下：

上面的图像有一个图（在图像中可以有多个图，但现在让我们先忘掉这一点）

• 画布的背景色是0,0处的像素（在本例中为黄色）
• 图形的边框颜色为黑色（可以是画布背景色以外的任何颜色）
• 人物的背景色为白色（也可以与画布的背景色相同）
• 图形只能有一种背景色
• 图中有两个像素组。一个是蓝色像素池，另一个是红色像素池，里面有一些绿色。如您所见，像素组像素的颜色并不重要（它只是与图形的背景颜色不同）。重要的是他们彼此接触（甚至是对角线）。所以，尽管有两种不同的颜色，这类人还是被认为是唯一的
• 正如你所看到的，边界可以像你所希望的那样不规则。然而，它只有一种颜色
• 众所周知，像素组不会接触边界
• 我被告知像素组的颜色可以是除图形背景色以外的任何颜色。我假设它可以与图形的边框颜色（黑色）相同

我们得到了一个能够拍摄图像并将其转换为矩阵的类（每个元素都是表示像素颜色的整数）

就这样。我正在用Java做这件事

到目前为止我做了什么

• 迭代矩阵中的每个像素
• 如果我发现一个像素与背景颜色不同，我将假定它属于图形的边框。从现在起，我将称这个像素为

  initialPixel

• 请注意，我提供的图像中的

  initialPixel

  是图左上角的黑色像素。我特意在那里做了一个锐利的切割来说明它
• 我现在的任务是找到人物的背景色（在本例中为白色）

但是我很难找到这样的背景色（白色）。这是我所做的最接近的方法，在某些情况下有效，但不适用于此图像：

• 因为我知道边界的颜色，所以我可以找到第一种不同的颜色，即

  initialPixel

  的南部。听起来确实是个好主意-它有时确实有效，但与提供的图像不起作用：在本例中，它将返回黄色，因为

  initialPixel

  与图形的内容相差很远

假设我确实找到了图形的背景色（白色），我的下一个任务将是认识到图形中存在两个像素组。这一组似乎更容易：

• 因为我现在知道了图形的背景色（白色），我可以尝试迭代图形中的每个像素，如果我找到一个不属于边框且不属于图形背景的像素，我就可以知道有一个像素组。我可以开始一个递归函数，找到与这些组相关的所有像素，并“标记”它们，以便在未来的迭代中完全忽略这些像素

我需要什么

是的，我的问题是如何根据我之前描述的找到人物的背景色（请记住，它可以与整个图像的背景色相同-现在它是黄色，但也可以是白色）

我不需要任何代码——我只是想不出适合这种情况的算法。边界上有这么奇怪的不规则线条，这真让我受不了

或者更好：我一直在做错事吗？也许我根本就不应该把太多精力放在

initialPixel

上。也许一种不同的初始方法会奏效？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”之类的研究，但我找不到很多关于这个特殊问题的资料

一些代码

我的函数用于检索包含所有图形的向量： *注意：

Figure

只是一个类，它包含一些值，如背景色和元素数

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;
}

public Figure[]从图像获取图像（图像图像）{
图[]临时数字=新数字[100]；
int numberOfFigures=0；
matrixOfImage=image.getMatrix（）；
int imageBackgroundColor=matrixOfImage[0][0]；
整数像素=0；
对于（int y=0；y

然后，很明显，函数

retrieveFigure（y，x）

是我无法做到的

注意事项：

• 出于学习目的，我不应该使用任何外部库

尝试以下代码：

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());
        }
    }
}

import java.util.Scanner；
导入java.awt.image.buffereImage；
导入java.io.*；
导入javax.imageio.imageio；
类分析器{
私有int-pixdata[]]；
私有int rgbdata[][]；
P
List<Component> 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<Component> pixelGroups = new List<Component>(); // 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++;