opencv颜色识别-红色

前言

在进行opencv的颜色处理的时候，发现HSV通道进行阈值化的效果优于BGR通道，因此采用了HSV通道进行阈值划分，但是在识别红色时发现了一个问题，在opnecv中，HSV通道被划分为以下范围

H - （0-180）
S - （0-255）
V - （0-255）

在进行红色的识别时，发现怎么搞色块中都存在部分空缺，也就是无法识别的红色，如下图

于是上网查询了HSV的具体颜色划分，见下表

由此得知，在HSV通道中，红色的色调（H）存在着两个范围，因此使用单一的阈值化无法正确的将红色进行分离出来。

解决方法

通过对两个阈值的二值化发现，两个范围的红色识别二值化图像刚好是互补的，于是想到使用像素操作，将两个图像进行相加，使两者白色部分融合，黑色部分保留。效果如下图

代码如下

Mat image_Processing(Mat imgOriginal)
{
	Mat imgHSV, imgBGR;
	Mat imgThresholded;
	imshow("chushi", imgOriginal);
	GaussianBlur(imgOriginal, imgOriginal, Size(7, 7), 0, 0);
	imshow("gaosi", imgOriginal);
	vector<Mat> hsvSplit;   //创建向量容器，存放HSV的三通道数据
	cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); //Convert the captured frame from BGR to HSV
	split(imgHSV, hsvSplit);			//分类原图像的HSV三通道
	equalizeHist(hsvSplit[2], hsvSplit[2]);    //对HSV的亮度通道进行直方图均衡
	merge(hsvSplit, imgHSV);				   //合并三种通道
	Mat ce1;
	Mat ce2;
	Mat ce3;
	inRange(imgHSV, Scalar(156, 43, 46), Scalar(180, 255, 255), imgThresholded); //红色
	inRange(imgHSV, Scalar(156, 43, 46), Scalar(180, 255, 255), ce1); //红色
	inRange(imgHSV, Scalar(0, 43, 46), Scalar(3, 255, 255), ce2); //红色
	add(ce1,ce2,ce3,Mat());
	imshow("0-10", ce1);
	imshow("156-180",ce2);
	imshow("add后", ce3);
}

结束

至此，问题解决。
你永远不知道别人有多努力，因此请别停下来 --致彭某