这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用Opencv识别颜色,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
彩色模型
数字图像处理中常用的采用模型是RGB(红,绿,蓝)模型和HSV(色调,饱和度,亮度),RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机,我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式,HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。
HSV模型
HSV模型中颜色的参数分别是:色调(H:hue),饱和度(S:saturation),亮度(V:value)。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。
(1)色调(H:hue):用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°;
(2)饱和度(S:saturation):取值范围为0.0~1.0,值越大,颜色越饱和。
(3)亮度(V:value):取值范围为0(黑色)~255(白色)
RGB转成HSV
设 (r, g, b) 分别是一个颜色的红、绿和蓝坐标,它们的值是在 0 到 1 之间的实数。设 max 等价于 r, g 和 b 中的大者。设 min 等于这些值中的最小者。要找到在 HSV 空间中的 (h, s, v) 值,这里的 h ∈ [0, 360)是角度的色相角,而 s, v ∈ [0,1] 是饱和度和亮度,方法如下:
max=max(R,G,B)
min=min(R,G,B)
if R = max, H = (G-B)/(max-min)
if G = max, H = 2 + (B-R)/(max-min)
if B = max, H = 4 + (R-G)/(max-min)
H = H * 60
if H < 0, H = H + 360
V=max(R,G,B)
S=(max-min)/max
OpenCV下有个函数可以直接将RGB模型转换为HSV模型,OpenCV中H∈ [0, 180), S ∈ [0, 255], V ∈ [0, 255]。我们知道H分量基本能表示一个物体的颜色,但是S和V的取值也要在一定范围内,因为S代表的是H所表示的那个颜色和白色的混合程度,也就说S越小,颜色越发白,也就是越浅;V代表的是H所表示的那个颜色和黑色的混合程度,也就说V越小,颜色越发黑。经过实验,识别蓝色的取值是 H在100到140,S和V都在90到255之间。一些基本的颜色H的取值可以如下设置:
Orange 0-22,Yellow 22- 38,Green 38-75,Blue 75-130,Violet 130-160,Red 160-179
具体实现
(1) 读取一张图片
cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);
(2)将彩色图像均衡化
split(imgHSV, hsvSplit); equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]); merge(hsvSplit,imgHSV);
(3)检测颜色
inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded);
(4)进行开操作和闭操作,去除噪声的影响。
Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5)); morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element); morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);
代码:
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //入口主函数 int main(int argc, char** argv) { //打开摄像头,从摄像头获取图像 VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { cout << "Cannot open the web cam"<<endl; return -1; } //创建窗口 namedWindow("Control",CV_WINDOW_AUTOSIZE); int iLowH = 100; int iHighH = 140; int iLowS = 90; int iHighS = 255; int iLowV = 90; int iHighV = 255; //创建进度条 cvCreateTrackbar("LowH","Control",&iLowH,179); cvCreateTrackbar("HighH", "Control", &iHighH,179); cvCreateTrackbar("LowS", "Control", &iLowS,255); cvCreateTrackbar("Highs", "Control", &iHighS,255); cvCreateTrackbar("LowV", "Control", &iLowV,255); cvCreateTrackbar("HighV", "Control", &iHighV,255); //while循环加载图片 while (true) { Mat imgOriginal; bool bSuccess = cap.read(imgOriginal); if (!bSuccess) { cout << "Cannot read a frame from video stream" << endl; break; } // Mat imgHSV; vector<Mat> hsvSplit; cvtColor(imgOriginal,imgHSV,COLOR_BGR2HSV); //转化成直方图均衡化 split(imgHSV,hsvSplit); equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]); merge(hsvSplit,imgHSV); Mat imgThresholded; //确定颜色显示的范围 inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS,iHighV),imgThresholded); //去除噪点 Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5)); morphologyEx(imgThresholded,imgThresholded,MORPH_OPEN,element); //连接连通域 morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element); imshow("Thresholded Image",imgThresholded); imshow("Original",imgOriginal); //等待时间 char Key = (char)waitKey(300); if (Key==27) { break; } } return 0; }
关于如何使用Opencv识别颜色就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
另外有需要云服务器可以了解下创新互联建站www.cdcxhl.com,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
网站题目:如何使用Opencv识别颜色-创新互联
文章网址:https://www.cdcxhl.com/article24/eoece.html
成都网站建设公司_创新互联,为您提供App设计、品牌网站设计、域名注册、静态网站、网页设计公司、微信小程序
声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联