圣诞红rgb:庞贝红rgb

颜色模型

数字图像处理中常用的模型有RGB（红、绿、蓝）模型和HSV（色调、饱和度、亮度）模型。 RGB 广泛用于彩色显示器和彩色摄像机。 我们平时的图片一般都是RGB模型。 HSV模型更符合人们描述和解释颜色的方式，HSV的颜色描述对人们来说是自然而直观的。

单纯疱疹病毒模型

HSV模型中颜色的参数有：色调（H：hue）、饱和度（S：saturation）、亮度（V：value）。 由 AR Smith 于 1978 年创建的色彩空间，也称为 Hexcone 模型。

（1）色调（H：hue）：以角度衡量，取值范围0°～360°，从红色开始逆时针数，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240°。 它们的互补色是：黄色为60°，青色为180°，品红色为300°；

（2）饱和度（S：saturation）：取值范围为0.0到1.0，值越大，颜色越饱和。

（3）亮度（V：value）：取值范围为0（黑色）到255（白色）

将 RGB 转换为 HSV

设(r,g,b)分别为一种颜色的红、绿、蓝坐标，它们的值是0到1之间的实数。设max等于r、g、b中的最大值。 让 min 等于这些值中的最小值。 求HSV空间中的(h, s, v)值，其中h ∈ [0, 360)为色相角，s, v ∈ [0,1]为饱和度和明度，方法为如下：

最大=最大（R，G圣诞红rgb，B）

分钟=分钟（R，G，B）

如果 R = 最大值，H = (GB)/(最大值-最小值)

如果 G = 最大值，H = 2 + (BR)/(最大值-最小值)

如果 B = 最大值，H = 4 + (RG)/(最大值-最小值)

高 = 高 * 60

如果 H < 0，H = H + 360

OpenCV下有一个函数可以直接将RGB模型转换成HSV模型。 在 OpenCV 中，H ∈ [0, 180]，S ∈ [0, 255]圣诞红rgb，V ∈ [0, 255]。 我们知道H分量基本可以代表一个物体的颜色，但是S和V的取值也必须在一定的范围内，因为S代表的是H所代表的颜色和白色的混合程度，即也就是说，S越小，颜色越白，也就是颜色越浅； V表示H所代表的颜色与黑色混合的程度，也就是说V越小，颜色越深。 经过实验，识别蓝色的取值是H在100到140之间，S和V都在90到255之间。一些基本色H的取值可以设置如下：

橙0-22、黄22-38、绿38-75、蓝75-130、紫130-160、红160-179

执行

(1)读一张图片

cvtColor(imgOriginal, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);

(2) 对彩色图像进行均衡

split(imgHSV, hsvSplit);
equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);
merge(hsvSplit,imgHSV);

(3) 检测颜色

inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS, iHighV), imgThresholded);

(4)进行开闭操作，排除噪声的影响。

Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_OPEN, element);
morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);

代码：

#include
#include
#include
 
using namespace cv;
using namespace std;
 
//入口主函数
int main(int argc, char** argv)
{
 //打开摄像头，从摄像头获取图像
 VideoCapture cap(0);
 if (!cap.isOpened())
 {
 cout << "Cannot open the web cam"<rame from video stream" << endl;
 break;
 }
 //
 Mat imgHSV;
 vector hsvSplit;
 cvtColor(imgOriginal,imgHSV,COLOR_BGR2HSV);
 
 //转化成直方图均衡化
 split(imgHSV,hsvSplit);
 equalizeHist(hsvSplit[2],hsvSplit[2]);
 merge(hsvSplit,imgHSV);
 Mat imgThresholded;
 //确定颜色显示的范围
 inRange(imgHSV, Scalar(iLowH, iLowS, iLowV), Scalar(iHighH, iHighS,iHighV),imgThresholded);
 //去除噪点
 Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5));
 morphologyEx(imgThresholded,imgThresholded,MORPH_OPEN,element);
  //连接连通域
 morphologyEx(imgThresholded, imgThresholded, MORPH_CLOSE, element);
 imshow("Thresholded Image",imgThresholded);
 imshow("Original",imgOriginal);
 //等待时间
 char Key = (char)waitKey(300);
 if (Key==27)
 {
 break;
 }
 }
 return 0;
}

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