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    opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式

    栏目:Linux/apache问题 时间:2019-12-15 10:00

    inRange函数

    void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst);

    src:输入图像;

    lowerb:下边界数组,阈值下限;

    upperb:上边界数组,阈值上限;

    dst:输出图像;

    颜色范围如图:

    示例:

    捕获摄像头中的黄色方块

    #include<opencv2/opencv.hpp>
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	VideoCapture capture;
    	capture.open(0);
    	if(!capture.isOpened())
    	{
    		printf("can not open video file  \n");
    		return -1;
    	}
    	Mat frame, dst;
    	Mat kernel;
    	//开操作处理
    	kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
    
    	namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    	std::vector<std::vector<Point>> contours;
    	std::vector<Vec4i> hireachy;
    	Rect rect;
    	Point2f center;
    	float radius=20;
    
    	while (capture.read(frame))
    	{	
    		//blur(frame, dst, Size(5,5));
    		inRange(frame, Scalar(0,80,80), Scalar(50,255,255), dst);
    		//开操作
    		morphologyEx(dst,dst,MORPH_OPEN,kernel);
    		//获取边界
    		findContours(dst, contours, hireachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));
    		//框选面积最大的边界
    		if (contours.size() > 0)
    		{
    			double maxArea=0;
    			for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    			{
    				double area = contourArea(contours[static_cast<int>(i)]);
    				if (area > maxArea)
    				{
    					maxArea = area;
    					rect = boundingRect(contours[static_cast<int>(i)]);
    					minEnclosingCircle(contours[static_cast<int>(i)], center, radius);
    				}
    			}
    		}
    		//矩形框
    		//rectangle(frame,rect, Scalar(0,255,0),2);
    		//圆形框
    		circle(frame, Point(center.x,center.y), (int)radius, Scalar(0,255,0), 2);
    		imshow("input", frame);
    		imshow("output", dst);
    
    		waitKey(100);
    	}
    
    	capture.release();
    	return 0;
    }
    
    

    关于颜色范围的选取:

    有朋友问颜色范围的事,比如我们选择某个偏红色的范围,如色环图中这个区间即BGR(0,128,255)到BGR(255,0,213);则B、G、R这三个通道的范围分别为0-255,0-128,213-255。因此阈值下限lowerb=Scalar(0,0,213),阈值上限upperb=Scalar(255,128,255)。

    以上这篇opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持IIS7站长之家。