OpenCV学习笔记（提取图像中特定颜色区域）

我们经常需要提取图像中某种特殊颜色的区域&＃xff0c;比如黄色或者红色区域。如果只是提取特点的颜色&＃xff0c;那么很简单&＃xff0c;直接做颜色比较就可以了。如果要选取某个颜色范围&＃xff0c;这个工作在 RGB 空间中就不是那么方便了。这时我们通常会选取 HSV 或类似的颜色空间。

关于 HSV 空间的介绍网上有很多&＃xff0c;这里就不详细写了。但是可以认为 Hue 表示颜色&＃xff0c;Saturation 表示颜色的饱和度&＃xff0c;Brightness 是亮度。选取颜色范围时我们通常用 Hue 和 Sat 两个维度。下面是在网上找到的一个代码片段&＃xff0c;我觉得很实用&＃xff0c;就放到这里了。

/*** &＃64;brief detectHSColor 提取图像中具有特定颜色范围的区域&＃xff0c;图像是3 通道 BGR 图像* &＃64;param image 输入图像&＃xff0c;要求是 3 通道 BGR 图像* &＃64;param minHue Hue 的最小值&＃xff0c;Hue 范围 0-179 &＃xff08;Hue本质是个角度&＃xff0c;在0-360之间&＃xff0c;OpenCV 用 0-180 表示。0表示红色。&＃xff09;* &＃64;param maxHue Hue 的最大值&＃xff0c;Hue 范围 0-179* &＃64;param minSat Sat 的最小值&＃xff0c;Sat 范围 0-255* &＃64;param maxSat Sat 的最大值&＃xff0c;Sat 范围 0-255* &＃64;param mask 提取出的区域*/
void detectHSColor(const cv::Mat &image,double minHue, double maxHue,double minSat, double maxSat,cv::Mat &mask)
{cv::Mat hsv;cv::cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);std::vector channels;cv::split(hsv, channels);cv::Mat mask1, mask2, hueMask;cv::threshold(channels[0], mask1, maxHue, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);cv::threshold(channels[0], mask2, minHue, 255, cv::THRESH_BINARY);if(minHue }

下面给一个简单的例子&＃xff1a;

cv::Mat image &＃61; cv::imread("D:\\向日葵.jpg");cv::imshow("origin", image);cv::Mat mask;detectHSColor(image, 10, 40, 200, 255, mask);cv::Mat out;image.copyTo(out, mask);cv::imshow("out", out);


下面是输出结果&＃xff1a;
可以看到提取的效果还蛮不错的。