Java使用OpenCV进行颜色识别

流程

库加载
图像读取
色域转换
直方图均衡化（选用）
输出二值图像
噪点处理
轮廓识别
结果解析

详细步骤

库加载

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

图像读取

将图片读入到Mat中

Mat srcImgMat = Imgcodecs.imread(filename);

色域转换

读入的如果是RGB格式的文件，首先将图片转换到HSV色域中。具体什么事HSV自行百度。（选做。如果色彩情况复杂或者动态变化范围较大，建议）

Imgproc.cvtColor(srcImgMat, desImaMat, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);

直方图均衡化

直方图均衡化可以增加颜色之间的对比度，更容易识别轮廓。由于目标颜色比较简单，所以此处略过。

输出二值图像

这里给出想要识别的颜色的阈值范围，使用的是HSV色域。如果你在一开始没有转换到HSV色域，则继续使用BGR来确定阈值的范围。
opencv HSV色域范围是H:0-179, S:0-255, V:0-255
建议此处根据不同场景多做调试。

写一个简单的有滑块的gui调试窗口并调用inRange，然后实时显示更方便调试。

 //以蓝色为例Scalar lowerbScalar = new Scalar(100,50,50); //hsv色域的蓝色最低阈值Scalar highbScalar = new Scalar(130, 255, 255); //hsv色域蓝色最高阈值//获得二值图像。结果存到desImgMagCore.inRange(desImgMat, lowerbScalar, highbScalar, desImgMat);

处理噪点

上一步的结果可以直接通过显示出来；

HighGui.imshow(desImgMat);
HighGui.waitkey(0);

如果现实的二值图像噪点比较多，需要清除噪点。

//open processing 去除噪点,小于5x5的都将忽略Mat kernel =  Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size(5,5));//close processing ，连通区域Imgproc.morphologyEx(desImgMat, desImgMat, Imgproc.MORPH_CLOSE, kernel);

处理完后，可以再现实图片查看效果。

轮廓识别

List<MatOfPoint> pointsVector = new Vector<MatOfPoint>();Mat hierarchy = new Mat();Imgproc.findContours(desImgMat, pointsVector, hierarchy,         Imgproc.RETR_CCOMP,Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

这个函数返回值是一个pointsVector。这个Vector里每个元素都是所探测到的一个目标。第一个参数是要识别的图片，第二个是结果，第三个是一些更复杂的结果。第四个第五个如下：

Imgproc.RETR_CCOMP 提取所有轮廓，还有其他的参数，比如RETR_EXTERNAL是提取外层轮廓。
Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平和垂直方向，只保存对角线方向的元素。例如矩形轮廓只需要4个点来保存信息。
其他的参数自行去官网的文档查阅即可。

结果处理

     //result processing//!!!如果有多个目标，需要表里整个pointsVectorMatOfPoint cntMatOfPoint = pointsVector.get(0);Rect rect = Imgproc.boundingRect(cntMatOfPoint);int x = rect.x;int y = rect.y;int w = rect.width;int h = rect.height;

由于我测试的只有一个待检测物体，所以只取了第0个。
这样就得到了矩形轮廓。

轮廓绘制

将目标用红色矩形圈起来。如果想得到坐标，就直接通过x,y,w,h计算就行。

//Draw the rectangle outlineImgproc.rectangle(srcImgMat, new Point(x,y), new Point(x+w, y+h) , new Scalar(0,0,255));;String window_name = "show";HighGui.imshow(window_name,desImgMat);HighGui.imshow(window_name, srcImgMat);HighGui.waitKey(1);

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