opencv3/C++基于颜色的目标跟踪方式分享！

inRange函数

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

src：输入图像；

lowerb：下边界数组，阈值下限；

upperb：上边界数组，阈值上限；

dst：输出图像；

颜色范围如图：

示例：

捕获摄像头中的黄色方块

  #include<opencv2/opencv.hpp>  using namespace cv;    int main()  {  	VideoCapture capture;  	capture.open(0);  	if(!capture.isOpened())  	{  		printf("can not open video file  n");  		return -1;  	}  	Mat frame, dst;  	Mat kernel;  	//开操作处理  	kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));    	namedWindow("input", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  	namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);  	std::vector<std::vector<Point>> contours;  	std::vector<Vec4i> hireachy;  	Rect rect;  	Point2f center;  	float radius=20;    	while (capture.read(frame))  	{	  		//blur(frame, dst, Size(5,5));  		inRange(frame, Scalar(0,80,80), Scalar(50,255,255), dst);  		//开操作  		morphologyEx(dst,dst,MORPH_OPEN,kernel);  		//获取边界  		findContours(dst, contours, hireachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));  		//框选面积最大的边界  		if (contours.size() > 0)  		{  			double maxArea=0;  			for (int i = 0; i < contours.size(); i++)  			{  				double area = contourArea(contours[static_cast<int>(i)]);  				if (area > maxArea)  				{  					maxArea = area;  					rect = boundingRect(contours[static_cast<int>(i)]);  					minEnclosingCircle(contours[static_cast<int>(i)], center, radius);  				}  			}  		}  		//矩形框  		//rectangle(frame,rect, Scalar(0,255,0),2);  		//圆形框  		circle(frame, Point(center.x,center.y), (int)radius, Scalar(0,255,0), 2);  		imshow("input", frame);  		imshow("output", dst);    		waitKey(100);  	}    	capture.release();  	return 0;  }    

关于颜色范围的选取：

有朋友问颜色范围的事，比如我们选择某个偏红色的范围，如色环图中这个区间即BGR（0,128,255）到BGR（255,0,213）；则B、G、R这三个通道的范围分别为0-255,0-128,213-255。因此阈值下限lowerb=Scalar（0,0,213），阈值上限upperb=Scalar（255,128,255）。

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