OpenCV-利用函数inRange进行颜色分割（针对HSV颜色空间）

来源：互联网发布：奢侈品活动策划知乎编辑：程序博客网时间：2024/06/08 18:31

我们可以利用inRange函数，通过调节图像颜色信息（H）、饱和度（S）、亮度（V）区间选择我们需要的图像区域：

#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc.hpp>using namespace cv;#include<iostream>#include<string>using namespace std;//输入图像Mat img;//灰度值归一化Mat bgr;//HSV图像Mat hsv;//色相int hmin = 0;int hmin_Max = 360;int hmax = 360;int hmax_Max = 360;//饱和度int smin = 0;int smin_Max = 255;int smax = 255;int smax_Max = 255;//亮度int vmin = 106;int vmin_Max = 255;int vmax = 250;int vmax_Max = 255;//显示原图的窗口string windowName = "src";//输出图像的显示窗口string dstName = "dst";//输出图像Mat dst;//回调函数void callBack(int, void*){//输出图像分配内存dst = Mat::zeros(img.size(), CV_32FC3);//掩码Mat mask;inRange(hsv, Scalar(hmin, smin / float(smin_Max), vmin / float(vmin_Max)), Scalar(hmax, smax / float(smax_Max), vmax / float(vmax_Max)), mask);//只保留for (int r = 0; r < bgr.rows; r++){for (int c = 0; c < bgr.cols; c++){if (mask.at<uchar>(r, c) == 255){dst.at<Vec3f>(r, c) = bgr.at<Vec3f>(r, c);}}}//输出图像imshow(dstName, dst);//保存图像dst.convertTo(dst, CV_8UC3, 255.0, 0);imwrite("HSV_inRange.jpg", dst);}int main(int argc, char*argv[]){//输入图像img = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);if (!img.data || img.channels() != 3)return -1;imshow(windowName, img);//彩色图像的灰度值归一化img.convertTo(bgr, CV_32FC3, 1.0 / 255, 0);//颜色空间转换cvtColor(bgr, hsv, COLOR_BGR2HSV);//定义输出图像的显示窗口namedWindow(dstName, WINDOW_GUI_EXPANDED);//调节色相 HcreateTrackbar("hmin", dstName, &hmin, hmin_Max, callBack);createTrackbar("hmax", dstName, &hmax, hmax_Max, callBack);//调节饱和度 ScreateTrackbar("smin", dstName, &smin, smin_Max, callBack);createTrackbar("smax", dstName, &smax, smax_Max, callBack);//调节亮度 VcreateTrackbar("vmin", dstName, &vmin, vmin_Max, callBack);createTrackbar("vmax", dstName, &vmax, vmax_Max, callBack);callBack(0, 0);waitKey(0);return 0;}

运行结果如下：

可以通过调节不同的颜色、饱和度、亮度区间来定义信息

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