本文实例为大家分享了opencv实现颜色检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下
若要在OPencv 中实现颜色检测，首先要将待检测图像转换到HSV颜色空间中，但因为颜色是一个特定的取值范围，并且在我们不知情的情况下，只能通过TrackBar 来控制颜色阈值，用以探究各颜色的取值范围。
程序：
#include <iostream>#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头文件#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头文件using namespace std;using namespace cv;/// Color Detection ///Mat imgHSV, mask;int hmin = 0, smin = 0, vmin = 0;int hmax = 179, smax = 255, vmax = 255;int main(){ string path = "resources/shapes.png"; // 导入图形的时候，先要在右边点击显示所有文件！！！ Mat img = imread(path); // 在opencv 中所有的图像信息都使用Mat // 颜色空间操作一般使用HSV 即 HSV 颜色空间 cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); // 将 img 图像转换到 HSV 空间中 namedWindow("trackBar",(640,200)); // 创建一个 名为 trackBar 的窗口 createTrackbar("Hue Min", "trackBar", &hmin, 179); // hmin 即反应了当前颜色的值 createTrackbar("Hue Max", "trackBar", &hmax, 179); createTrackbar("Sat Min", "trackBar", &smin, 255); createTrackbar("Sat Max", "trackBar", &smax, 255); createTrackbar("Val Min", "trackBar", &vmin, 255); createTrackbar("Val Max", "trackBar", &vmax, 255); // 若要使用 trackBar 则必须使用 while 循环 while (true) { // inRange 函数用来收集颜色 // 因为在正常情况下某特定颜色并不是一个单调的值，而是一个取值范围 // Scalar lower(hmin, smin, vmin); Scalar upper(hmax, smax, vmax); inRange(imgHSV, lower, upper, mask); // inRange 可以搜索范围在lower 及 upper 之间的颜色 imshow("Image HSV", imgHSV); imshow("Image", img); imshow("Image Mask ", mask); waitKey(1); // 此时延时为1 即1ms 换一帧 } return 0;}
运行结果：
如该运行结果即检测浅蓝色图案。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
却只能这样。只有对爱的人，我们才会斤斤计较，锱铢必较。
