Làm cách nào để phát hiện màu bằng OpenCV trong C ++?

Chúng ta sẽ hiểu cách phát hiện màu cụ thể và theo dõi đối tượng dựa trên màu sắc. Hiệu suất của hệ thống theo dõi dựa trên phát hiện màu và phát hiện màu phụ thuộc vào môi trường.

Nếu bạn thay đổi ánh sáng của căn phòng hoặc nếu bạn thay đổi màu nền, sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến việc phát hiện màu sắc.

Chương trình sau đây trình bày cách phát hiện màu bằng OpenCV trong C ++.

Ví dụ

#include<iostream>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
   VideoCapture video_load(0);//capturing video from default camera//
   namedWindow("Adjust");//declaring window to show the image//
   int Hue_Lower_Value = 0;//initial hue value(lower)//
   int Hue_Lower_Upper_Value = 22;//initial hue value(upper)//
   int Saturation_Lower_Value = 0;//initial saturation(lower)//
   int Saturation_Upper_Value = 255;//initial saturation(upper)//
   int Value_Lower = 0;//initial value (lower)//
   int Value_Upper = 255;//initial saturation(upper)//
   createTrackbar("Hue_Lower", "Adjust", &Hue_Lower_Value, 179);//track-bar for lower hue//
   createTrackbar("Hue_Upper", "Adjust", &Hue_Lower_Upper_Value, 179);//track-bar for lower-upper hue//
   createTrackbar("Sat_Lower", "Adjust", &Saturation_Lower_Value, 255);//track-bar for lower saturation//
   createTrackbar("Sat_Upper", "Adjust", &Saturation_Upper_Value, 255);//track-bar for higher saturation//
   createTrackbar("Val_Lower", "Adjust", &Value_Lower, 255);//track-bar for lower value//
   createTrackbar("Val_Upper", "Adjust", &Value_Upper, 255);//track-bar for upper value//
   while (1) {
      Mat actual_Image;//matrix to load actual image//
      bool temp = video_load.read(actual_Image);//loading actual image to matrix from video stream//
      Mat convert_to_HSV;//declaring a matrix to store converted image//
      cvtColor(actual_Image, convert_to_HSV, COLOR_BGR2HSV);//converting BGR image to HSV and storing it in convert_to_HSV matrix//
      Mat detection_screen;//declaring matrix for window where object will be detected//
      inRange(convert_to_HSV,Scalar(Hue_Lower_Value,Saturation_Lower_Value, Value_Lower),Scalar(Hue_Lower_Upper_Value,Saturation_Upper_Value, Value_Upper), detection_screen);//applying track-bar modified value of track-bar//
      erode(detection_screen, detection_screen, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5)));//morphological opening for removing small objects from foreground//
      dilate(detection_screen, detection_screen, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5)));//morphological opening for removing small object from foreground//
      dilate(detection_screen, detection_screen, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5)));//morphological closing for filling up small holes in foreground//
      erode(detection_screen, detection_screen, getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5)));//morphological closing for filling up small holes in foreground//
      imshow("Threesholded Image", detection_screen);//showing detected object//
      imshow("Original", actual_Image);//showing actual image//
      if (waitKey(30) == 27){ //if esc is press break the loop//
         break;
      }
   }
   return 0;
}

Đầu ra