opencv inrange中像素值类型

在 OpenCV 中，`inRange` 函数的像素值类型可以是 `CV_8U`，`CV_16U`，`CV_16S`，`CV_32F` 或 `CV_64F`。这取决于输入图像的数据类型。例如，如果输入图像是一个 8 位无符号整数图像，像素值类型应该是 `CV_8U`。如果输入图像是一个浮点数图像，像素值类型应该是 `CV_32F` 或 `CV_64F`。在使用 `inRange` 函数时，需要根据输入图像的数据类型选择正确的像素值类型。

相关问题

opencv inRange

`inRange` 是 OpenCV 中一个用于图像阈值化的函数。它可以将输入图像中的像素值与指定的范围进行比较，如果像素值在指定范围内，则将该像素置为指定的输出值，否则将其置为另一个输出值。`inRange` 函数常用于图像分割、物体检测等应用中。

`inRange` 函数的基本语法如下：

void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst);

其中，`src` 表示输入图像，`lowerb` 和 `upperb` 分别表示指定的下限和上限范围，`dst` 表示输出图像。`lowerb` 和 `upperb` 的数据类型必须与 `src` 的数据类型相同，且它们的大小必须相同。输出图像 `dst` 的大小必须与输入图像 `src` 的大小相同。在函数执行后，输出图像 `dst` 中的像素值将根据指定的范围进行设置。例如，如果某个像素值在指定范围内，则输出图像 `dst` 中对应的像素值将被设置为 255，否则将被设置为 0。

下面是一个简单的示例，演示了如何使用 `inRange` 函数进行图像阈值化：

Mat src = imread("test.jpg");
Mat dst;
Scalar lowerb(100, 100, 100); // 下限范围
Scalar upperb(200, 200, 200); // 上限范围
inRange(src, lowerb, upperb, dst);
imshow("src", src);
imshow("dst", dst);
waitKey(0);

在上面的示例中，我们首先读取了一张名为 `test.jpg` 的图像，并将其存储到 `src` 中。然后，我们定义了一个下限范围和一个上限范围，并将它们存储到 `lowerb` 和 `upperb` 中。这里我们假设输入图像是彩色图像，因此 `lowerb` 和 `upperb` 是三维向量 (B, G, R)，表示蓝、绿、红三个通道的阈值范围。最后，我们调用 `inRange` 函数，并将输入图像、下限范围、上限范围和输出图像作为参数传入。函数执行后，输出图像 `dst` 中的像素值将根据指定的范围进行设置。我们将输入图像 `src` 和输出图像 `dst` 显示出来，以便观察结果。

c++ opencv inRange

C++ OpenCV中的inRange函数是用于在给定范围内对图像进行像素值的阈值化操作。它可以帮助我们提取图像中特定范围内的像素。

inRange函数的语法如下：

void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst);

其中，src是输入图像，lowerb和upperb是指定的范围，dst是输出图像。

具体来说，inRange函数会将输入图像src中在lowerb和upperb范围内的像素设置为255（白色），而其他像素则设置为0（黑色）。这样就可以通过阈值化操作将感兴趣的像素提取出来。

以下是一个示例代码，演示了如何使用inRange函数提取图像中的红色区域：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat src = cv::imread("input.jpg");
    if (src.empty())
    {
        std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat hsv;
    cv::cvtColor(src, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);

    cv::Scalar lowerb(0, 100, 100);
    cv::Scalar upperb(10, 255, 255);

    cv::Mat mask;
    cv::inRange(hsv, lowerb, upperb, mask);

    cv::imshow("Input", src);
    cv::imshow("Mask", mask);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先将输入图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间，然后定义了一个范围，即红色的HSV值范围。最后，我们使用inRange函数将在这个范围内的像素提取出来，并显示在窗口中。