這篇文章主要為大家展示了“opencv3/C++中基于顏色實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的方式”,內(nèi)容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“opencv3/C++中基于顏色實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的方式”這篇文章吧。
inRange函數(shù)
void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst);
src:輸入圖像;
lowerb:下邊界數(shù)組,閾值下限;
upperb:上邊界數(shù)組,閾值上限;
dst:輸出圖像;
顏色范圍如圖:
示例:
捕獲攝像頭中的黃色方塊
#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; //開操作處理 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); //開操作 morphologyEx(dst,dst,MORPH_OPEN,kernel); //獲取邊界 findContours(dst, contours, hireachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0)); //框選面積大的邊界 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); //圓形框 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; }
關(guān)于顏色范圍的選?。?/strong>
有朋友問顏色范圍的事,比如我們選擇某個偏紅色的范圍,如色環(huán)圖中這個區(qū)間即BGR(0,128,255)到BGR(255,0,213);則B、G、R這三個通道的范圍分別為0-255,0-128,213-255。因此閾值下限lowerb=Scalar(0,0,213),閾值上限upperb=Scalar(255,128,255)。
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當(dāng)前標(biāo)題:opencv3/C++中基于顏色實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤的方式-創(chuàng)新互聯(lián)
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