opencv之轮廓特征属性及应用

最新推荐文章于 2025-06-26 08:54:37 发布

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分类专栏： opencv 文章标签： opencv

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本文详细介绍了HSV颜色空间的概念及其在图像处理中的应用。包括HSV颜色空间的三个组成部分：色调(H)、饱和度(S)和亮度(V)的具体含义及范围，并说明了如何使用OpenCV进行颜色空间转换和颜色区间范围筛选，最后给出了通过滑动条调节HSV参数的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1)HSV颜色空间
HSV颜色空间与人眼所看色彩较接近，因此常用于颜色检测和识别
其中H(色调)S(饱和度)，V(亮度)
H–不同的颜色(红色/绿色/蓝色)—范围：0–360
S–颜色深浅(浅红/深红)———–范围：0.0-1.0
V–颜色亮暗(暗红/亮红)———–范围：0.0-1.0
opencv默认的HSV范围分别是
H：0-180 S:0-255 V:0-255
2)相关知识点
颜色空间转换–cvtColar()
cvtColor(srcImg,hsv_img,CV_BGR2HSV);//转换到HSV颜色空间
颜色区间范围筛选–inRange()
void inRange(InputArray src,InputArray lowerb,InputArray upperb,OutputArray dst);
&&src:输入原图或数组
&&lowerb：低边界或者颜色阈值
&&upperb:高边界或者颜色阈值
&&dst:输出目标图像，需要和原图一样的size并且类型需为CV_8U
ex1:
Scalar hsv_min(h_min,s_min,v_min);
Scalar hsv_max(h_max,s_max,v_max);
Mat dstImg=Mat::zeros(srcImgrows,srcImg.cols,CV_8U);
inRange(hsv_img,hsv_min,hsv_max,dstImg);
3)滑动条HSV参数调节
图像识别，视觉追踪颜色物体的跟踪
根据HSV对应的颜色表