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opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式

2020-01-26 13:22:48
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来源:转载
供稿:网友

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武林网。

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