opencv c++中的inrange
时间: 2023-07-08 19:32:55 浏览: 76
`inRange()` 函数在 C++ 版本的 OpenCV 库中的使用方式与 Python 版本的略有不同。以下是该函数在 C++ 中的语法:
```cpp
void cv::inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)
```
其中,参数的含义如下:
- `src`:输入图像,可以是 8 位无符号整数类型或者浮点数类型。
- `lowerb`:指定范围的下界,可以是标量(单个值)或者数组(每个通道对应一个值),表示像素的每个通道的最小值。
- `upperb`:指定范围的上界,可以是标量或者数组,表示像素的每个通道的最大值。
- `dst`:输出图像,与输入图像具有相同的尺寸和深度。如果没有指定,则会创建一个与输入图像相同尺寸和深度的图像。
在使用该函数时,我们通常需要先将图像转换为需要的颜色空间,比如将 BGR 格式的图像转换为 HSV 格式的图像,然后根据需要识别的颜色,设定相应的颜色范围,最后调用 `inRange()` 函数,提取出在这个颜色范围内的像素,生成一个二值化图像。在这个二值化图像中,颜色范围内的像素值为255,不在颜色范围内的像素值为0。
需要注意的是,在 C++ 版本的 OpenCV 库中,`inRange()` 函数没有返回值,它会直接修改输出图像 `dst` 的像素值。因此,在调用 `inRange()` 函数时,需要确保输出图像 `dst` 的尺寸和深度与输入图像 `src` 相同。
相关问题
opencv inRange保留红色 c++
要在C++中使用OpenCV中的inRange函数来保留红色,可以使用以下代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 读取图像
Mat img = imread("image.jpg");
// 将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间
Mat hsv_img;
cvtColor(img, hsv_img, COLOR_BGR2HSV);
// 定义红色范围
Scalar lower_red = Scalar(0, 50, 50);
Scalar upper_red = Scalar(10, 255, 255);
Scalar lower_red2 = Scalar(170, 50, 50);
Scalar upper_red2 = Scalar(180, 255, 255);
// 创建蒙版
Mat mask1, mask2, mask;
inRange(hsv_img, lower_red, upper_red, mask1);
inRange(hsv_img, lower_red2, upper_red2, mask2);
bitwise_or(mask1, mask2, mask);
// 应用掩模
Mat red_only;
bitwise_and(img, img, red_only, mask);
// 显示结果
imshow("Original Image", img);
imshow("Red Only Image", red_only);
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
```
这段代码与Python代码很类似,首先将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间,然后定义红色的范围。接着,创建一个蒙版,这个蒙版只有在红色范围内的像素值为1,其余像素值为0。最后,将蒙版应用于原始图像,只保留红色部分。
opencv C++颜色识别
好的,我可以帮你解答关于 OpenCV C++ 的颜色识别问题。首先,你需要先定义一个颜色范围,然后使用 OpenCV 中的 `inRange` 函数来过滤掉所有不在该范围内的颜色。以下是一个简单的颜色识别示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 读取图像
Mat image = imread("test.jpg");
// 定义颜色范围
Scalar lower_red = Scalar(0, 0, 100);
Scalar upper_red = Scalar(100, 100, 255);
// 过滤出红色区域
Mat mask;
inRange(image, lower_red, upper_red, mask);
// 显示原图和颜色过滤后的图像
imshow("Original Image", image);
imshow("Color Filtered Image", mask);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们通过 `Scalar` 类型定义了一个红色的颜色范围,并使用 `inRange` 函数过滤出红色区域。然后使用 `imshow` 函数显示原图和颜色过滤后的图像。你可以根据自己的需求修改颜色范围以及需要识别的颜色。