opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式

时间:2022-03-20 03:19:39

inRange函数

  1. 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:

opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式

示例:

捕获摄像头中的黄色方块

  1. #include<opencv2/opencv.hpp>
  2. using namespace cv;
  3.  
  4. int main()
  5. {
  6. VideoCapture capture;
  7. capture.open(0);
  8. if(!capture.isOpened())
  9. {
  10. printf("can not open video file \n");
  11. return -1;
  12. }
  13. Mat frame, dst;
  14. Mat kernel;
  15. //开操作处理
  16. kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
  17.  
  18. namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  19. namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
  20. std::vector<std::vector<Point>> contours;
  21. std::vector<Vec4i> hireachy;
  22. Rect rect;
  23. Point2f center;
  24. float radius=20;
  25.  
  26. while (capture.read(frame))
  27. {
  28. //blur(frame, dst, Size(5,5));
  29. inRange(frame, Scalar(0,80,80), Scalar(50,255,255), dst);
  30. //开操作
  31. morphologyEx(dst,dst,MORPH_OPEN,kernel);
  32. //获取边界
  33. findContours(dst, contours, hireachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));
  34. //框选面积最大的边界
  35. if (contours.size() > 0)
  36. {
  37. double maxArea=0;
  38. for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
  39. {
  40. double area = contourArea(contours[static_cast<int>(i)]);
  41. if (area > maxArea)
  42. {
  43. maxArea = area;
  44. rect = boundingRect(contours[static_cast<int>(i)]);
  45. minEnclosingCircle(contours[static_cast<int>(i)], center, radius);
  46. }
  47. }
  48. }
  49. //矩形框
  50. //rectangle(frame,rect, Scalar(0,255,0),2);
  51. //圆形框
  52. circle(frame, Point(center.x,center.y), (int)radius, Scalar(0,255,0), 2);
  53. imshow("input", frame);
  54. imshow("output", dst);
  55.  
  56. waitKey(100);
  57. }
  58.  
  59. capture.release();
  60. return 0;
  61. }

opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式

opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式

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)。

opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式

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原文链接:https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/78881026