使用OpenCV3.4.2动态调整HSV滤波阈值
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更新于2024-08-05
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"颜色阈值滑动确定.txt"
在OpenCV中,颜色阈值是一种常见的图像处理技术,用于从背景中分离出特定颜色的对象。在这个示例中,我们使用了OpenCV 3.4.2版本来实现一个动态的颜色阈值(HSV滤波)程序,通过滑动条来调整参数,以便于用户直观地看到参数变化对图像的影响。
HSV代表色相(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value),是另一种色彩表示方式,相较于RGB色彩空间,HSV更容易进行颜色分析和处理。在图像处理中,HSV滤波通常用于识别特定颜色的物体,因为HSV色彩空间可以更好地捕捉人眼对颜色的感知。
在提供的代码中,我们首先创建了一个名为"Control"的窗口,然后定义了一系列变量来存储HSV颜色空间的低限(iLowH、iLowS、iLowV)和上限(iHighH、iHighS、iHighV)。这些变量将被用作颜色阈值的范围。
`cvCreateTrackbar`函数创建了六个滑动条,分别对应HSV三个通道的低限和上限。用户可以通过滑动条实时改变这些参数,从而改变图像中选定颜色的显示效果。例如,“LowH”滑动条控制色相的下限,范围在0到179之间;“HighH”控制色相的上限;同理,"LowS"和"HighS"分别对应饱和度的范围,"LowV"和"HighV"则控制明度的范围,都在0到255之间。
`while`循环不断读取和处理图像。`Mat imgOriginal`用来存储原始图像,这里加载的是"omtest3.png"文件。然后,程序会根据当前滑动条的设置,使用`cv::inRange`函数对图像进行阈值处理,将图像中落在指定HSV范围内的像素标记出来。这个过程是通过比较图像中每个像素的HSV值与滑动条设定的阈值来完成的。
未完成的`bool bS`可能是一个布尔变量,用于判断是否执行某些操作,但代码片段在此处中断,具体用途无法确定。完整的程序应该包括`inRange`函数的调用以及后续处理,如将二值化结果与原图合并或显示等。
这段代码演示了如何使用OpenCV和HSV色彩空间动态地调整颜色滤波器,以适应不同场景下的目标检测和分割。这对于图像分析和计算机视觉项目非常有用,特别是那些需要精确识别特定颜色物体的应用。
2022-06-27 上传
2019-07-26 上传
2023-05-29 上传
2023-03-29 上传
2023-05-14 上传
2023-05-15 上传
2023-05-21 上传
2024-04-16 上传
2023-02-24 上传
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