opencv识别图像红色区域，并输出红色区域中心点坐标

适用小白，大佬勿喷

个人配置：vs2013 ; opencv 3.0 ;

直接上效果图

注意：右下角的水印把中心点挡住了，要仔细看才能看到

下面是代码：

#include <iostream>
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#define PI 3.1415926using namespace cv;
using namespace std;void RGB2HSV(double red, double green, double blue, double& hue, double& saturation, double& intensity)
{double r, g, b;double h, s, i;double sum;double minRGB, maxRGB;double theta;r = red / 255.0;g = green / 255.0;b = blue / 255.0;minRGB = ((r<g) ? (r) : (g));minRGB = (minRGB<b) ? (minRGB) : (b);maxRGB = ((r>g) ? (r) : (g));maxRGB = (maxRGB>b) ? (maxRGB) : (b);sum = r + g + b;i = sum / 3.0;if (i<0.001 || maxRGB - minRGB<0.001){h = 0.0;s = 0.0;}else{s = 1.0 - 3.0*minRGB / sum;theta = sqrt((r - g)*(r - g) + (r - b)*(g - b));theta = acos((r - g + r - b)*0.5 / theta);if (b <= g)h = theta;elseh = 2 * PI - theta;if (s <= 0.01)h = 0;}hue = (int)(h * 180 / PI);saturation = (int)(s * 100);intensity = (int)(i * 100);
}Mat picture_red(Mat input)
{Mat frame;Mat srcImg = input;frame = srcImg;waitKey(1);int width = srcImg.cols;int height = srcImg.rows;int x, y;double B = 0.0, G = 0.0, R = 0.0, H = 0.0, S = 0.0, V = 0.0;Mat vec_rgb = Mat::zeros(srcImg.size(), CV_8UC1);for (x = 0; x < height; x++){for (y = 0; y < width; y++){B = srcImg.at<Vec3b>(x, y)[0];G = srcImg.at<Vec3b>(x, y)[1];R = srcImg.at<Vec3b>(x, y)[2];RGB2HSV(R, G, B, H, S, V);//红色范围，范围参考的网上。可以自己调if ((H >= 312 && H <= 360) && (S >= 17 && S <= 100) && (V>18 && V < 100))vec_rgb.at<uchar>(x, y) = 255;/*cout << H << "," << S << "," << V << endl;*/}}/*imshow("hsv", vec_rgb);*/return vec_rgb;}void O_x1y1(Mat in, double *x1, double *y1, double *x2, double *y2){Mat matSrc = in;/*Mat matSrc = imread("qwer9.png", 0);*/GaussianBlur(matSrc, matSrc, Size(5, 5), 0);//高斯滤波，除噪点vector<vector<Point> > contours;//contours的类型，双重的vectorvector<Vec4i> hierarchy;//Vec4i是指每一个vector元素中有四个int型数据。//阈值threshold(matSrc, matSrc, 100, 255, THRESH_BINARY);//图像二值化//寻找轮廓，这里注意，findContours的输入参数要求是二值图像，二值图像的来源大致有两种，第一种用threshold，第二种用cannyfindContours(matSrc.clone(), contours, hierarchy, CV_RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));/// 计算矩vector<Moments> mu(contours.size());for (int i = 0; i < contours.size(); i++){mu[i] = moments(contours[i], false);}///  计算矩中心:vector<Point2f> mc(contours.size());for (int i = 0; i < contours.size(); i++){mc[i] = Point2f(mu[i].m10 / mu[i].m00, mu[i].m01 / mu[i].m00);}/// 绘制轮廓Mat drawing = Mat::zeros(matSrc.size(), CV_8UC1);for (int i = 0; i < contours.size(); i++){Scalar color = Scalar(255);//drawContours(drawing, contours, i, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point());//绘制轮廓函数circle(drawing, mc[i], 4, color, -1, 8, 0);}*x1 = mc[0].x;*y1 = mc[0].y;*x2 = mc[contours.size()-1].x;*y2 = mc[contours.size() - 1].y;imshow("outImage", drawing);}int main()
{double xx1, yy1, xx2, yy2;double x1, y1, x2, y2;Mat matSrc = imread("qwer4.png");Mat middle = picture_red(matSrc);O_x1y1(middle, &xx1, &yy1, &xx2, &yy2);x1 = xx1;y1 = yy1;x2 = xx2;y2 = yy2;imshow("原图", matSrc);imshow("red", picture_red(matSrc));cout << "红点：" << x1 << "， " << y1 << "; " << "红点1：" << x2 << "， " << y2 << endl;waitKey();return 0;
}

如有不足，望指点

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