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

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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）