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opencv颜色检测 opencv实现颜色检测

努力的小带土 人气:0
想了解opencv实现颜色检测的相关内容吗,努力的小带土在本文为您仔细讲解opencv颜色检测的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:opencv,颜色检测,下面大家一起来学习吧。

若要在OPencv 中实现颜色检测,首先要将待检测图像转换到HSV颜色空间中,但因为颜色是一个特定的取值范围,并且在我们不知情的情况下,只能通过TrackBar 来控制颜色阈值,用以探究各颜色的取值范围。

程序:

#include <iostream>
#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头文件
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头文件
using namespace std;
using namespace cv;
/// Color Detection ///
Mat imgHSV, mask;
int hmin = 0, smin = 0, vmin = 0;
int hmax = 179, smax = 255, vmax = 255;
int main()
{
    string path = "resources/shapes.png"; // 导入图形的时候,先要在右边点击显示所有文件!!!
    Mat img = imread(path); // 在opencv 中所有的图像信息都使用Mat 
    // 颜色空间操作一般使用HSV  即 HSV 颜色空间
    cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); // 将 img 图像转换到 HSV 空间中
 
    namedWindow("trackBar",(640,200)); // 创建一个 名为 trackBar 的窗口
    createTrackbar("Hue Min", "trackBar", &hmin, 179); // hmin 即反应了当前颜色的值
    createTrackbar("Hue Max", "trackBar", &hmax, 179);
    createTrackbar("Sat Min", "trackBar", &smin, 255);
    createTrackbar("Sat Max", "trackBar", &smax, 255);
    createTrackbar("Val Min", "trackBar", &vmin, 255);
    createTrackbar("Val Max", "trackBar", &vmax, 255);
    // 若要使用 trackBar 则必须使用 while 循环
    while (true)
    {
        // inRange 函数用来收集颜色
        // 因为在正常情况下某特定颜色并不是一个单调的值,而是一个取值范围
        // 
        Scalar lower(hmin, smin, vmin);
        Scalar upper(hmax, smax, vmax);
        inRange(imgHSV, lower, upper, mask); // inRange 可以搜索范围在lower 及 upper 之间的颜色
        imshow("Image HSV", imgHSV);
        imshow("Image", img);
        imshow("Image Mask ", mask);
        waitKey(1); // 此时延时为1 即1ms 换一帧
    }
 
    
 
    return 0;
}

运行结果:

如该运行结果即检测浅蓝色图案。

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