opencv c++学习七（颜色测试）

目录

1.hsv颜色空间

2.颜色检测（inRange）

函数原型：

函数解释：

 3.轨迹条（Trackbar）

 

创建轨迹条 --- creatTrackbar函数

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1.hsv颜色空间

H（色调）：0~180

S（饱和度）：0~255

V（亮度）：0~255

2.颜色检测（inRange）

函数原型：

inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded); //Threshold the image

函数解释：

函数进行颜色检测，这个函数的作用就是检测src图像的每一个像素是不是在lowerb和upperb之间，如果是，这个像素就设置为255，并保存在dst图像中，否则为0。

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;
int main() {

	string path = "resouces\\lambo.png";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgHSV, mask;
	int hmin = 0, smin = 110, vmin = 153;
	int hmax = 19, smax = 240, vmax = 255;
	cvtColor(img, imgHSV, CV_BGR2HSV);
	Scalar lower(hmin, smin, vmin);   //下限的颜色值
	Scalar upper(hmax, smax, vmax);   //上线的颜色值
	inRange(imgHSV, lower, upper, mask);
	imshow("Image", img);
	imshow("Image HSV", imgHSV);
	imshow("Image Mask", mask);

	waitKey(0);
	return 0;
}

 3.轨迹条（Trackbar）

创建轨迹条 --- creatTrackbar函数

int createTrackbar(conststring& trackbarname, conststring& winname, int* value, int count, TrackbarCallback onChange=0,void* userdata=0);

第一个参数：轨迹条的名字
第二个参数：窗口的名字
第三个参数：一个指向整型的指针，表示滑块的位置。
第四个参数：表示滑块可以达到的最大位置的值。PS:滑块最小的位置的值始终为0。

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace std;
int main() {

	string path = "resouces\\lambo.png";
	Mat img = imread(path);
	Mat imgHSV, mask;
	int hmin = 0, smin = 110, vmin = 153;
	int hmax = 19, smax = 240, vmax = 255;
	cvtColor(img, imgHSV, CV_BGR2HSV);

	namedWindow("Trackbars", (640, 200));
	createTrackbar("Hue Min", "Trackbars", &hmin, 179);
	createTrackbar("Hue Max", "Trackbars", &hmax, 179);
	createTrackbar("Sat Min", "Trackbars", &smin, 255);
	createTrackbar("Sat Max", "Trackbars", &smax, 255);
	createTrackbar("Val Min", "Trackbars", &vmin, 255);
	createTrackbar("Val Max", "Trackbars", &vmax, 255);
	while (true) {
		Scalar lower(hmin, smin, vmin);   //下限的颜色值
		Scalar upper(hmax, smax, vmax);   //上线的颜色值
		inRange(imgHSV, lower, upper, mask);
		imshow("Image", img);
		imshow("Image HSV", imgHSV);
		imshow("Image Mask", mask);


		waitKey(1);
	}
	
	return 0;
}