opencv3/C++基于顏色的目標(biāo)跟蹤方式
更新時(shí)間：2019年12月11日 10:34:28 作者：阿卡蒂奧
今天小編就為大家分享一篇opencv3/C++基于顏色的目標(biāo)跟蹤方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)的有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
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(kāi)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(kāi)操作
morphologyEx(dst,dst,MORPH_OPEN,kernel);
//獲取邊界
findContours(dst, contours, hireachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));
//框選面積最大的邊界
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(wèn)顏色范圍的事，比如我們選擇某個(gè)偏紅色的范圍，如色環(huán)圖中這個(gè)區(qū)間即BGR（0,128,255）到BGR（255,0,213）；則B、G、R這三個(gè)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）。
以上這篇opencv3/C++基于顏色的目標(biāo)跟蹤方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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