滑动条调节hsv的c++程序

以下是一个基于OpenCV库实现的HSV滑动条调节程序的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("image.jpg"); // 读取图像
    cvtColor(src, src, COLOR_BGR2HSV); // 转换为HSV颜色空间

    namedWindow("Trackbars", WINDOW_NORMAL); // 创建窗口
    resizeWindow("Trackbars", 400, 300); // 调整窗口大小

    int hmin = 0, smin = 0, vmin = 0;
    int hmax = 179, smax = 255, vmax = 255;

    createTrackbar("Hue Min", "Trackbars", &hmin, 179); // 创建Hue最小值滑动条
    createTrackbar("Sat Min", "Trackbars", &smin, 255); // 创建Saturation最小值滑动条
    createTrackbar("Val Min", "Trackbars", &vmin, 255); // 创建Value最小值滑动条
    createTrackbar("Hue Max", "Trackbars", &hmax, 179); // 创建Hue最大值滑动条
    createTrackbar("Sat Max", "Trackbars", &smax, 255); // 创建Saturation最大值滑动条
    createTrackbar("Val Max", "Trackbars", &vmax, 255); // 创建Value最大值滑动条

    while (true)
    {
        Mat hsv;
        cvtColor(src, hsv, COLOR_BGR2HSV); // 转换为HSV颜色空间

        // 根据滑动条上的值创建阈值范围
        Scalar lower(hmin, smin, vmin);
        Scalar upper(hmax, smax, vmax);

        // 应用阈值范围来获取掩码
        Mat mask;
        inRange(hsv, lower, upper, mask);

        // 将掩码应用到原始图像中
        Mat result;
        bitwise_and(src, src, result, mask);

        imshow("Original", src);
        imshow("Mask", mask);
        imshow("Result", result);

        if (waitKey(1) == 27) // 按下ESC键退出
            break;
    }

    return 0;
}

在这个程序中，我们首先读取了一张图像并将其转换为HSV颜色空间。然后我们创建了6个滑动条，用于调节HSV颜色空间中的最小值和最大值。通过这些滑动条，我们可以创建一个阈值范围，并将其应用到原始图像中，从而得到一个掩码图像。最后，我们将掩码图像应用到原始图像中，得到只包含所选颜色的图像。