c++筛选图像黄色像素点

在C++中，筛选图像中的黄色像素点通常涉及到处理图像处理和颜色空间的知识。这里我们假设使用的是OpenCV库，因为它是广泛用于计算机视觉任务的库。

首先，你需要读取图像并将其转换到适合分析的颜色空间，如HSV（色度、饱和度、值）或YCrCb，因为黄色在这些颜色空间下会有相对固定的范围。黄色大约对应HSV中的H(40-60°)、S(50%~100%)、V(20%-100%) 或者 YCrCb 中的 Y (黄色分量) 较高。

下面是一个简化的步骤：

1. **加载图像**:

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

2. **转换到HSV/CrCb空间**:

cv::Mat hsv;
cv::cvtColor(img, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV); // 或者 CV_BGR2YCrCb

3. **设置黄色像素范围**:

cv::Scalar lowerYellow(35, 80, 70), upperYellow(70, 255, 255);
cv::inRange(hsv, lowerYellow, upperYellow, mask); // mask 会存储黄颜色区域

4. **获取黄色像素索引**:

std::vector<cv::Point> yellowPixels;
std::findNonZero(mask, yellowPixels);

5. **处理筛选后的像素点**:

for (const auto& pixel : yellowPixels)
{
    cv::rectangle(img, pixel, cv::Scalar(0, 0, 255), 1); // 绘制黄色像素的位置
}

记得包含必要的OpenCV头文件，并根据实际需求调整颜色阈值。