OpenCV实现基于颜色的视频对象跟踪(跟踪一个橙子)
一、概述
案例:基于颜色来实现视频对象的跟踪,本案例跟踪的是一个橙子。
使用到的关键方法:hsv+inRange,区间内白色不再区间内黑色
实现该算法的步骤:
1.创建VideoCapture
2.使用其open方法打开视频
3.while循环读取视频帧frame
4.将frame转hsv色彩空间
5.根据hsv色彩空间提取橙子的颜色区间,并生成colorMask
6.对colorMask做形态学开操作(为了取出多余的白色噪点)
7.对colorMask做腐蚀操作(为了让橙子区域更加圆润)
8.使用findContours执行轮廓查找
9.过滤出出每一个colorMask中的最大轮廓,并找出最大轮廓的外接矩形(roiRect)
10.将roiRect绘制到frame上查看效果
11.完成
二、代码示例
VideoCapture capture; capture.open(filePath); if(!capture.isOpened()){ qDebug()<<"无法打开视频"; return; } Mat frame,hsv; Mat colorMask; Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5),Point(-1,-1)); while(capture.read(frame)){ cvtColor(frame,hsv,COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv,Scalar(11, 43, 46),Scalar(25, 255, 255),colorMask); //使用形态学开操作消除白点 morphologyEx(colorMask,colorMask,MORPH_OPEN,kernel,Point(-1,-1),1); //使用形态学膨胀操作填充白色区间 dilate(colorMask,colorMask,kernel,Point(-1,-1),1); //轮廓发现 vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hir; Rect roi; findContours(colorMask,contours,RETR_EXTERNAL,CHAIN_APPROX_SIMPLE); if(contours.size()>0){ //过滤轮廓 double maxArea = 0.0; for(size_t i = 0;i<contours.size();i++){ double area = contourArea(contours[i]); if(area>maxArea){ maxArea = area; roi = boundingRect(contours[i]); } } } //在原图上绘制轮廓 rectangle(frame,roi,Scalar(0,0,255),3,LINE_8); imshow("frame",frame); imshow("colorMask",colorMask); int key = waitKey(100); qDebug()<<"key:"<<key; if(key==27){//ese键 break; } } capture.release();
三、演示图像(视频就不传了,大家随便找个橙子然后移动橙子用相机拍照一段时间做测试就行,用手机拍摄就行)