OPENCV C++(三)二值化灰度函数+调用摄像头+鼠标响应+肤色检测

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OPENCV C++(三)二值化灰度函数+调用摄像头+鼠标响应+肤色检测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

RGB转灰度函数

cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);

图像 目标图像 rgb转灰度

大津法二值化函数

threshold(gray, result1, 84, 255, THRESH_OTSU);

灰度图,目标图,阈值,大于阈值的转换的像素值,方法为大津法

自适应二值化

adaptiveThreshold(gray, result2, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY,101,10);

灰度图,目标图,大于阈值的转换的像素值,自适应方法,二值化方法

虽然人物的信息丢失了很多,但是背景基本上被去掉了。丢失的人物的信息可以通过位运算等恢复。在去除背景提取前景方面,自适应阈值函数要有效很多。

blockSize:分割计算的区域大小,取奇数 C:常数,每个区域计算出的阈值的基础上在减去这个常数作为这个区域的最终阈值,可以为负数



创建滑动条改变变量

	imshow("bar", gray);
	int lowth = 10;
	int maxth = 255;
	createTrackbar("thresold", "bar",&lowth, maxth, thresold_mat,&gray );

主函数中的写

第一行是展示窗口

lowth是起始位置大小     maxth是最大的大小

 createTrackbar函数的参数是1 滑动条名称 2创建的窗口名字 3起始地址的位置 4最大值 5函数接口 6改变图像的地址

回调函数

void thresold_mat(int th, void* data) {
	Mat src = *(Mat*)(data);
	Mat dst;
	threshold(src, dst, th, 255,THRESH_BINARY);
	imshow("bar", dst);
}

后面参数必须得一样 固定格式

传给指针给src src改变也会带动data改变

二值化函数 且显示目标图像

访问电脑摄像头

VideoCapture cap(0);
while (1) {
    Mat frame;
    cap >> frame;
    imshow("frame", frame);
    waitKey(30);
}

waitkey是每隔30个时间单位就刷新一次画面

frame就是摄像头的画面 一帧画面

检测肤色

VideoCapture cap(0);
	double i_minH = 0;
	double i_maxH = 20;
	double i_minS = 43;
	double i_maxS = 255;
	double i_minV = 55;
	double i_maxV = 255;

	while (1) {
		
		Mat frame;
		Mat hsvmat;
		Mat detectmat;
		cap >> frame;
		cvtColor(frame, hsvmat, COLOR_BGR2HSV);
		frame.copyTo(detectmat);
		inRange(hsvmat, Scalar(i_minH, i_minS, i_minV), Scalar(i_maxH, i_maxS, i_maxV), detectmat);
		
		imshow("frame", frame);
	
		imshow("detect", detectmat);
		waitKey(30);
	}

人体肤色的HSV的区间

double i_minH = 0;
	double i_maxH = 20;
	double i_minS = 43;
	double i_maxS = 255;
	double i_minV = 55;
	double i_maxV = 255;

rgb转换HSV函数

cvtColor(frame, hsvmat, COLOR_BGR2HSV);

复制图像另个函数表达 

frame.copyTo(detectmat);

检测区间颜色内的函数

inRange(hsvmat, Scalar(i_minH, i_minS, i_minV), Scalar(i_maxH, i_maxS, i_maxV), detectmat);

在hsvmat图像中检测在区间内的,并二值化,将区间内的变成白色,其他为黑色,存入detectmat文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-629609.html

到了这里,关于OPENCV C++(三)二值化灰度函数+调用摄像头+鼠标响应+肤色检测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 树莓派CSI摄像头使用python调用opencv库函数进行运动检测识别

    目录 一、完成摄像头的调用 二、利用python调用opencv库函数对图像进行处理 2.1 图像处理大体流程 2.2 opencv调用函数的参数以及含义 2.2.1 ret, img = cap.read() 读取帧图像 2.2.2 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 灰度图像 2.2.3 gray_diff_img = cv2.absdiff(gray_img, previous_img) 帧差法 2.2.4 cv2.thre

    2024年02月15日
    浏览(53)
  • 使用OpenCV C++进行图像二值化操作

    threshold()将固定阈值应用于多通道图像阵列,通常用于从灰度图像中获得二值图像或用于去除噪声,即滤除值过小或过大的像素。该函数支持几种类型的阈值设置,它们由类型参数决定。 src:输入数组(多通道,8位或32位浮点数) dst:输出数组(与src的尺寸、类型、通道数相

    2024年02月03日
    浏览(45)
  • 基于opencv的c++图像处理(图像二值化)

    基于opencv的c++接口,实现常用的图像二值化方法,包括了最大类间方差法(OTSU)、固定化阈值以及自适应阈值。 该函数将固定级别的阈值应用于多通道阵列。该函数通常用于从灰度图像中获取双层(二进制)图像(#compare 也可用于此目的)或用于去除噪声,即过滤掉值过小

    2024年02月07日
    浏览(51)
  • python-opencv-cv2.threshold()二值化函数详解

    cv2.threshold( src, thresh, maxval, type[, dst] ) → retval, dst 参数 描述 src 表示的是图片源 thresh 表示的是阈值(起始值) maxval 表示的是最大值 type 表示的是这里划分的时候使用的是方法选择参数 常用值为0(cv2.THRESH_BINARY) 第四个是一个方法选择参数,常用的有: • cv2.THRESH_BINARY(黑

    2024年02月15日
    浏览(41)
  • 【C++ OpenCV】阈值二值化、阈值反二值化、截断、阈值取零、阈值反取零、自适应阈值使用方法以及时机

    阈值:简单来说就是一把分割图像像素的标尺,在二值化处理中有固定阈值和自适应阈值两种形式。 那么什么时候用固定阈值,什么时候使用自适应阈值呢? 答:当图像 质量较好 ,且目标和背景容易区分时,可以采用固定阈值 当图像 质量差 ,且有 阴影过度 ,虽然使用大

    2024年02月07日
    浏览(53)
  • 二、FPGA实时图像处理(灰度转换、高斯滤波、二值化和边缘检测)

    基于图像实时采集系统实现图像处理 算法:采用精度为7的心理学公式:Gray = R 0.299 + G 0.587 + B 0.114, Gray = R 38 + G 75 + B 15 7 采用sobel算子进行边缘检测。 可以通过参数定义修改二值化和边缘检测阈值,以及控制是否进行图像处理和图像处理类型选择。 高斯滤波效果不明显不做演

    2024年02月11日
    浏览(53)
  • 使用OpenCV调用摄像头

    1.创建一个摄像头调用的空项目 2.添加上篇博客里已经改好的属性表——现有属性表 3.返回解决方案资源管理器,在源文件里添加新建项命名为摄像头调用 4.输入以下代码,开始调试,然后就会弹出摄像头 #include opencv2/highgui/highgui.hpp  #include opencv2/imgproc/imgproc.hpp  #include ope

    2024年02月05日
    浏览(50)
  • opencv调用海康威视工业摄像头

    opencv调用海康威视工业摄像头需要用到官方接口VideoCapture() 接口:cv2.VideoCapture() 作用:获取本地目录下的视频文件或者使用本电脑的摄像头获取实时数据;  “0” ,调用的是本地电脑摄像头 “1” ,调用的是外接摄像头 打开MVS  正常设置使画面正常  然后找到宽度和长度

    2024年02月13日
    浏览(53)
  • python实现opencv调用摄像头

    Python的opencv库提供了一种简单而高效的方法来处理图像,包括从摄像头中读取视频流。在本篇技术博客中,我们将介绍如何使用Python的opencv库调用IP摄像头和本地摄像头的代码。 首先,我们需要安装Python的opencv库,可以使用pip install opencv-python命令进行安装。 在使用IP摄像头之

    2024年02月11日
    浏览(47)
  • 如何使用Opencv调用电脑摄像头?

    当我们想要使用opencv对视频图像进行处理时,往往第一步便是需要调用电脑摄像头,下面博主将提供两种版本的代码(含详细注释),帮助大家学习如何使用Opencv调用电脑摄像头进行视频录制并保存: 一、C++版本 1. 从相机中读取视频 2. 从文件中读取视频 3. 保存视频 二、P

    2024年02月11日
    浏览(56)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包