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。
