利用OpenCV检测图像中的多个水果

徽州SLAM李

已于 2022-11-27 16:18:18 修改

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分类专栏： OpenCV图像处理文章标签： opencv 人工智能 c++

于 2022-11-24 20:34:21 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42221707/article/details/128025782

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本文介绍了一种利用OpenCV通过颜色识别和形态学操作来检测图像中红色水果（如苹果）的方法。步骤包括滤波、红色区域提取、形态学操作、轮廓检测和目标区域标识。附带了代码实现和最终效果展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

OpenCV检测图像中的多个水果

最近面试碰到一个图像算法题，要求：
（1）检测一副图像中的多个苹果并标识出来。
（2）标识时需要将图像中苹果按照从大到小给定序号，显示出来。
基于以上两点，准备利用C++进行编写代码的同时，利用OpenCV进行相关操作，在此记录一下。

先附上部分效果图：
在这里插入图片描述

1 思路
对于图像本身而言，因为苹果是红色的，基于这一特性，想法自然是先按照颜色进行分类，然后提取图像中的红色区域了，然后对图像进行检测和标识。

step1：滤波

	Mat img = imread("D:/VSprojection/detect_apple/detect_apple/1.jpeg", cv::IMREAD_COLOR);//用来输出
	//step1：BGR->HSV
	Mat src_HSV;
	cvtColor(src, src_HSV, COLOR_BGR2HSV);
	//imshow("source_image", src);
	medianBlur(src_HSV, src_HSV, 5);

step2：提取红色区域

//step2:提取苹果
	int imgrow = src.rows;
	int imgcol = src.cols;
	for (int m = 0; m < imgrow; m++)
	{
   
		for (int n = 0; n < imgcol; n++)
		{
   
			//提取红色区域
			if (!((((src_HSV.at<Vec3b>(m, n)[0] >= 0) && (src_HSV.at<Vec3b>(m, n)[0] <= 15)) ||
				(src_HSV.at<Vec3b>(m, n)[0] >= 125) && (src_HSV.at<Vec3b>(m, n)[0] <= 180)) && 	(src_HSV.at<Vec3b>