一个有趣问题的分析--寻找并且增强印章

1、先验知识：

“印章”有两个明显特点：红的，圆的。这都有可能是准确识别、进而增强的依据。因为我们要识别的图片，印章不是很清楚，所以其圆的特性有可能不成立，所以我主要通过颜色来分析。

2、具体实现：

2.1 依据红色的区域

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通过域的转换，首先找到“红色”区域：

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    Mat src = imread("e:/template/stamp.png");

    Mat temp; Mat temp1; Mat temp2; Mat temp3;

    vector<Mat> planes;

    cvtColor(src, src, COLOR_BGR2HSV);

    split(src, planes);

    //equalizeHist(planes[2], planes[2]);//对v通道进行equalizeHist

    merge(planes, temp);

    //cvtColor(temp, src, COLOR_HSV2BGR);

    inRange(temp, Scalar(0, 43, 46), Scalar(10, 255, 255), temp1);

    inRange(temp, Scalar(156, 43, 46), Scalar(180, 255, 255), temp2);

    temp3 = temp1 + temp2;

    dilate(temp3, temp3, Mat());

后续还可以进一步通过轮廓分析、联通区域分析的思路，将这些噪音去掉。由于这里只有一副图片，我就不过分优化。

2.2 但是这里也有一种直接通过颜色变换的方法，得出的效果也非常不错：

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2.3 依据S 区域的筛选

    Mat src = imread("e:/template/stamp.png");

    Mat red(src.size(), CV_8UC3, Scalar(0,0,255));

    Mat temp; Mat temp1; Mat temp2; Mat temp3;

    vector<Mat> planes;

    cvtColor(src, temp, COLOR_BGR2HSV);

    inRange(temp, Scalar(0, 43, 46), Scalar(10, 255, 255), temp1);

    //copyTo(red, src, temp1);

    split(temp, planes);

    Mat s = planes[1];

    cv::threshold(s, s, 50, 255, THRESH_OTSU);

    copyTo(red, src, s);

    waitKey(0);

    inRange(src, Scalar(0, 0, 180), Scalar(170, 170, 255), temp1);

3、增强结论：

一个最简单的方法，就是将这些区域全部设定为红色。结果是有一点过强了，但是思路应该是可行的。

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