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脚本之家。
