30opencv入门轮廓查找与绘制——轮廓特征属性及应用

Posted 2021-01-07 long-w

一、简介

1、HSV颜色空间（hue色调，saturation饱和度，value亮度）

　　HSV颜色空间与人眼所看色彩较接近, 故常用于颜色检测与识别。其中H(色调)、S(饱和度)、V(亮度)

　　H---不同的颜色(红色/绿色/蓝色)---范围: 0~360

　　S---颜色深浅(浅红/深红)---范围: 0.0~1.0

　　V---颜色亮暗(暗红/亮红)---范围: 0.0~1.0

OpenCV默认的HSV范围分别是: H: 0~180,  S: 0~255,  V: 0~255

2、相关知识点

颜色空间转换---cvtColor()

cvtColor(srcImg, hsv_img, CV_BGR2HSV);//转换到HSV颜色

颜色区间范围删选---inRange()

1 CV_EXPORTS_W void inRange(InputArray src, InputArray lowreb, InputArray upperb, OutputArray dst);

　　src: 输入原图或数组

　　lowerb: 低边界或者颜色阈值

　　upperb: 高边界或者颜色阈值

　　dst: 输出目标图像, 需要和原图一样的size并且类型需为CV_8U

 示例：

1 Scalar hsv_min(h_min, s_min, v_min);
2 Scalar hsv_max(h_max, s_max, v_max);
3 Mat dstImg = Mat::zeros(srcImg.rows, srcImg.cols, CV_8U):
4 inRange(hsv_img, hsv_min, hsv_max, dstImg);

 二、HSV滑动条

 1 //HSV滑动条
 2 #include "opencv2/opencv.hpp"
 3 #include <iostream>
 4 
 5 using namespace cv;
 6 using namespace std;
 7 
 8 Mat srcImg, hsv_img;
 9 int h_min =0,s_min = 0,v_min = 0;
10 int h_max = 180,s_max = 255,v_max = 46;
11 
12 void onChange(int, void* param) {
13     Scalar hsv_min(h_min, s_min, v_min);
14     Scalar hsv_max(h_max, s_max, v_max);
15     Mat dst = Mat::zeros(srcImg.size(), srcImg.type());
16     inRange(srcImg, hsv_min, hsv_max, dst);
17     imshow("HSV", dst);
18 }
19 
20 
21 int main()
22 {
23     srcImg = imread("2.jpg");
24     imshow("src", srcImg);
25     cvtColor(srcImg, hsv_img, CV_BGR2HSV); //BGR转到HSV颜色空间
26     namedWindow("HSV", CV_WINDOW_AUTOSIZE); 
27     //创建滚动条
28     createTrackbar("h_min", "HSV", &h_min, 180, onChange, 0);
29     createTrackbar("s_min", "HSV", &s_min, 255, onChange, 0);
30     createTrackbar("v_min", "HSV", &v_min, 255, onChange, 0);
31     createTrackbar("h_max", "HSV", &h_max, 180, onChange, 0);
32     createTrackbar("s_max", "HSV", &s_max, 255, onChange, 0);
33     createTrackbar("v_max", "HSV", &v_max, 255, onChange, 0);
34     //回调函数初始化
35     onChange(h_min, 0);
36     onChange(s_min, 0);
37     onChange(v_min, 0);
38     onChange(h_max, 0);
39     onChange(s_max, 0);
40     onChange(v_max, 0);
41 
42     waitKey(0);
43     return 0;
44 }

三、颜色识别跟踪

putText函数定义为

1 void putText(Mat& img, const string& text, Point org, int fontFace, double fontScale, Scalar color, intthickness=1, 
　　　　　　　　　　　　　　　　　　int lineType=8, bool bottomLeftOrigin=false )

参数为

　　img – 图像矩阵

　　text – string型文字内容

　　org – 文字坐标，以左下角为原点

　　fontFace – 字体类型  （包括 FONT_HERSHEY_SIMPLEX, FONT_HERSHEY_PLAIN, FONT_HERSHEY_DUPLEX,

 FONT_HERSHEY_COMPLEX, FONT_HERSHEY_TRIPLEX, FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, or FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX,）

　　fontScale –字体大小

　　color – 字体颜色

　　thickness – 字体粗细

　　lineType – Line type. See the line for details.

　　bottomLeftOrigin – When true, the image data origin is at the bottom-left corner. Otherwise, it is at the top-left corner.

 

 1 //颜色的识别跟踪
 2 #include "opencv2/opencv.hpp"
 3 #include <iostream>
 4 
 5 using namespace cv;
 6 using namespace std;
 7 
 8 ///green hsv min value
 9 int h_min = 35;
10 int s_min = 110;
11 int v_min = 106;
12 ///green hsv max value
13 int h_max = 77;
14 int s_max = 255;
15 int v_max = 255;
16 
17 int main()
18 {
19     //识别图片中颜色物体
20     Mat srcImg = imread("rgb.jpg");
21     imshow("src", srcImg);
22     Mat dstImg = srcImg.clone();
23     Mat hsv_img;  //存储HSV图像
24     cvtColor(srcImg,hsv_img,CV_BGR2HSV);
25 
26     Scalar hsv_min(h_min,s_min,v_min);
27     Scalar hsv_max(h_max, s_max, v_max);
28     Mat hsv_green=Mat::zeros(srcImg.size(),CV_8U);
29     inRange(hsv_img, hsv_min, hsv_max, hsv_green);
30     medianBlur(hsv_green, hsv_green, 5);//中值滤波
31     imshow("hsv_green", hsv_green);
32 
33     //找轮廓
34     vector<vector<Point>>contours;
35     vector<Vec4i>hierarcy;
36     //找外层轮廓
37     findContours(hsv_green, contours, hierarcy, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
38     vector<Rect>boundRect(contours.size());
39     //遍历每个轮廓
40     for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
41     {
42         boundRect[i] = boundingRect(Mat(contours[i]));//计算外接矩形
43         //top、left、right、bottom    tl左上    br右下
44         rectangle(dstImg,boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(),Scalar(0,255,255),2,8);
45         //Point org = boundRect[i].tl();
46         Point org = boundRect[i].br();
47         putText(dstImg,"green",org,CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.2f,CV_RGB(0,255,0),2,8);
48     }
49     imshow("result", dstImg);
50 
51     waitKey(0);
52     return 0;
53 }