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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章opencv实现颜色检测由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
本文实例为大家分享了opencv实现颜色检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 。
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:
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#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.
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42138448/article/details/115691650 。
最后此篇关于opencv实现颜色检测的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于opencv实现颜色检测的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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