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hue色相通道代表颜色类型#xff1b;saturation饱和度通道代表颜色的饱和度…

范围阈值操作

色明度value)颜色空间与RGB颜色空间相似。

hue色相通道代表颜色类型saturation饱和度通道代表颜色的饱和度即颜色的浓淡或深浅、value通道代表颜色的亮度。

下面的圆柱体展示了HSV颜色空间的模型

RGB颜色空间是通过红、绿、蓝3种基本颜色的比例来确定颜色。

RGB颜色空间模型如下

OpenCV默认的是BGR颜色空间相当于RGB所以需要将RGB颜色空间转换成HSV颜色空间。

在OpenCV中可以使用cv::cvtColor函数来进行不同颜色空间之间的转换。

每个通道之间的具体转换方法如下

\leftarrow

S←{VV−min(R,G,B)​0​ifV0o***rwise​

120

⎧​60(G−B)/(V−min(R,G,B)12060(B−R)/(V−min(R,G,B)24060(R−G)/(V−min(R,G,)0​ifVRifVGifVBifRGB​

H0则

因为转换后的3个通道的颜色值可能会超出数据类型的最大值所以还需要进行值域的转换

255

0≤V≤255如果数据是16位目前还不支持如果数据是32位不需要转换

255

这里使用的图片是来自下载的OpenCV中自带的示例图片...\opencv\sources\samples\data\stuff.jpg。

原图如下

将该图片导入为src

由于导入的图片默认是BGR模式所以要使用cv::cvtColor函数进行颜色空间的转换

Mat

dst)src原图lowerb数组或Scalar类型表示范围的最小边界upperb数组或Scalar类型表示范围的最大边界dst输出图与原图尺寸相同CV_8U类型

这个函数检查图片中的每个值看它们是否落在其定义的范围内。

其检查方法具体如下

dst(I)lowerb(I)_0

dst(I)lowerb(I)0​≤src(I)0​≤upperb(I)0​对于双通道图片

dst(I)lowerb(I)_0

dst(I)lowerb(I)0​≤src(I)0​≤upperb(I)0​∧lowerb(I)1​≤src(I)1​≤upperb(I)1​对于3通道图片由上类推

dst(I)lowerb(I)_0

dst(I)lowerb(I)0​≤src(I)0​≤upperb(I)0​∧lowerb(I)1​≤src(I)1​≤upperb(I)1​∧lowerb(I)2​≤src(I)2​≤upperb(I)2​

所以无论是多少通道的图片指定的范围都是一个闭区间。

如果图片中的某个值低于范围的下边界那就会被赋予下边界值同理如果超过上边界就会被赋予上边界的值。

当上下边界是用Scalar类型定义的时候上面几个公式就不用加小括号来表示数组的下标了。

注意转换成HSV格式之后颜色值的最大值变成了Scalar(180,

255,

可以看到3个物体被很好的识别出来了但是另一个物体并没有而且背景中的暗部也被识别了。