使用 OpenCV 和 C++ 检测 RGB 颜色间隔

Question

我想使用 OpenCV 和 C++ 检测视频或图像中的红色物体。有什么算法可以做到这一点？

我想做一个颜色层次之间的关系的比较。事实上，当亮度变化时，该比率保持不变。所以我想确定感兴趣区域颜色的可接受值的区间。

对于情况，我查看红色 R (x, y) 和 G (x, y) / R (x, y) 和 B (x, y) / R (x, y)。

然后我会找到可接受值的范围：为了得到第一个想法， 它从调色板图像中释放每个报告的最大值和最小值 红色

我想找到这样的东西：

如果 minR<=R(x,y)<=maxR 且 minG<=G(x,y)<=maxG minB<=B(x,y)<=maxB 那么 颜色（x，y）=白色否则颜色（x，y）=黑色

Answer 1

使用 cv::inRange() 具有隔离红色所需的颜色边界。您可能需要转换为 HSV 或 YCbCr 等颜色空间以获得更稳定的颜色范围，因为色度和亮度可以更好地分离。您可以使用 cvtColor() 为此。在此处查看我的答案，了解一个很好的示例将 inRange() 与 createTrackbar() 结合使用。

因此，基本模板是：

Mat redColorOnly;
inRange(src, Scalar(lowBlue, lowGreen, lowRed), Scalar(highBlue, highGreen, highRed), redColorOnly);
detectSquares(redColorOnly);

编辑：只需使用轨迹栏确定要隔离的颜色范围，然后使用您认为有效的颜色间隔。您不必经常使用轨迹栏。

示例：
因此，对于模板的完整示例，

我在 GIMP 中创建了一个简单（且理想）的图像，如下所示：

然后我创建了这个程序来过滤除红色方块之外的所有方块：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

Mat redFilter(const Mat& src)
{
    assert(src.type() == CV_8UC3);

    Mat redOnly;
    inRange(src, Scalar(0, 0, 0), Scalar(0, 0, 255), redOnly);

    return redOnly;
}

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat input = imread("colored_squares.png");

    imshow("input", input);
    waitKey();

    Mat redOnly = redFilter(input);

    imshow("redOnly", redOnly);
    waitKey();

    // detect squares after filtering...

    return 0;
}

注意：您将无法对真实图像使用这些完全相同的过滤间隔；我只是建议你用轨迹栏调整间隔，看看什么是可以接受的。

输出如下所示：

瞧！只剩下红色方块了:)

享受吧:)

Answer 2

在这种情况下，尝试找出您所需的方块与其他方块的区别的任何独特特征。

例如，

1）方块的颜色：-如果颜色与所有其他方块不同，您可以检查每个方块的内部，并选择具有所需颜色的方块，如 mevatron。

2) 方块大小：- 如果您知道方块大小，则比较每个方块的大小并选择最佳的。

Answer 3

您可以使用内置函数将图像从 RGB 值转换为 HSV 类型。之后你可以发现每种颜色都有一定的HSV值范围。所以你可以找到它并将其作为阈值并将这些点与其他点区分开来。