OPENCV顏色檢測——庫函式版本

這裡的opencv顏色檢測將類裡面的核心處理函式改為了呼叫opencv庫中自帶的cv::threshold函式

程式原始碼

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

class ColorDetector{
    private:
        //允許的最小差距
        int maxDist;
        //目標顏色
        cv::Vec3b target;
    public:
        //空的建構函式
        //在此初始化預設引數
        ColorDetector():maxDist(100),target(0,0,0){}

        //另一種建構函式，使用目標顏色和顏色距離作為引數
        ColorDetector(uchar blue,uchar green,uchar red,int maxDist):target(blue,green,red),maxDist(maxDist){}

        //設定設定顏色差距的閾值
        //閾值必須是整數否則為0
        void setColorDistanceThreshold(int distance){
            if(distance<0)
                distance = 0;
            maxDist = distance;
        }

        //獲取顏色差距的閾值
        int getColorDistanceThreshold() const { return maxDist; }

        //設定需要檢測的顏色
        void setTargetColor(uchar blue,uchar green,uchar red){
            //次序為BGR
            target = cv::Vec3b(blue, green, red);
        }

        //設定需要檢測的顏色
        void setTargetColor(cv::Vec3b color) { target = color; }

        //獲取需要檢測的顏色
        cv::Vec3b getTargetColor() { return target; }

        //核心處理函式
        cv::Mat process(cv::Mat &image){
            cv::Mat output;

            //計算與目標顏色的距離的絕對值
            cv::absdiff(image, cv::Scalar(target), output);

            //把影象分割進3幅影象
            std::vector<cv::Mat> images;
            cv::split(output, images);

            //將三個通道相加（這裡可能出現飽和的情況）
            output = images[0] + images[1] + images[2];

            //應用閾值
            cv::threshold(output, output, maxDist, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);
            return output;
        }

};

int main(){
    ColorDetector cdetect;
    //讀入影象
    cv::Mat image = cv::imread("C:Pictures/Photo/wallhaven-3zw579.jpg");
    cv::imshow("image", image);
    if(image.empty())
        return 0;
    cdetect.setTargetColor(226, 180, 130);
    cv::namedWindow("result");
    cv::Mat result = cdetect.process(image);
    cv::imshow("result", result);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

 

結果輸出