opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式

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。

以上是 opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式 的全部内容, 来源链接: utcz.com/p/244656.html

回到顶部