从图像中提取特定颜色区域。

作业：

利用 OpenCV 实现：分别找出 images 中 3 张图片里的蓝色指示牌和绿色指示牌，并将它们

写入到 green、blue 两个文件夹中。

要求：

1. 用矩形框出指示牌

2. 写入的指示牌需要 尽量拉正

运行结果如下图：

思路：

1、转化成HSV，找出相应颜色对应的范围，用inRange函数提取出来。（这个一定要注意，不同的颜色的范围，我也是刚开始做，在找范围（scalar（a,b,c）时不断尝试才提取出来。）

2、找出相应轮廓并将轮廓画出。

3、用最小外接矩形，找出要提取的矩阵。

4、将找出矩形的四个顶点按照顺时针顺序排除。

5、运用三点法的仿射变换，找出变化前和变化后的坐标位置。

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{Mat srcImage = imread("D://RM//OpenCv的学习//图像中提取一特定矩形//test2.png");if (!srcImage.data){cout << "读取图片错误，请重新输入正确路径！\n";system("pause");return -1;}Mat srcHSV;cvtColor(srcImage, srcHSV, COLOR_BGR2HSV);Mat dstImage;int ZYW;cout << "如果提取蓝色牌子请输入1 ，如果提取绿色牌子请输入2" << endl;cin >> ZYW;if(ZYW==1){ inRange(srcHSV, Scalar(100, 120, 125), Scalar(124, 220, 255), dstImage); }else if(ZYW==2){ inRange(srcHSV, Scalar(56, 90, 80), Scalar(90, 255, 200), dstImage); }imshow("【利用inRange()函数实现阈值化】", dstImage);Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(1, 2));vector<vector<Point>> contours;vector<Point> contour;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(dstImage, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point());//轮廓绘制Mat drawImage;double width = srcImage.cols;double height = srcImage.rows;Mat dst = Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8UC3);cout << contours.size() << endl;for (int t = 0; t < contours.size(); t++){double length2 = arcLength(contours[t], true);cout << "第" << t << "个轮廓长度=" << length2 << endl;if (length2 > 800) {contour = contours[t];Scalar color = Scalar(250, 120, 220);drawContours(srcImage, contours, t, color, 2, 8, hierarchy, 0, Point(0, 0));}}namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE);imshow("output", srcImage);RotatedRect rr = minAreaRect(contour);Point2f points[4];rr.points(points);Point2f points2[4];cout << "center.x = " << rr.center.x << "center.y = " << rr.center.y << endl;for (int i = 0; i < 4; i++) {if (points[i].x < rr.center.x) {if (points[i].y < rr.center.y) {points2[0] = points[i];}else if (points[i].y > rr.center.y) {points2[3] = points[i];}}else if (points[i].x > rr.center.x) {if (points[i].y > rr.center.y) {points2[2] = points[i];}else if (points[i].y < rr.center.y) {points2[1] = points[i];}}}for (int i = 0; i < 4; i++) {cout << points2[i].x << "  " << points2[i].y << endl;}double chang = sqrt((points2[1].y - points2[0].y) * (points2[1].y - points2[0].y) + (points2[1].x - points[0].x) * (points2[1].x - points[0].x));double kuan = sqrt((points2[3].y - points2[0].y) * (points2[3].y - points2[0].y) + (points2[3].x - points2[0].x) * (points2[3].x - points2[0].x));Point2f srcPoints[3];Point2f dstPoints[3];srcPoints[0] = points2[0];srcPoints[1] = points2[1];srcPoints[2] = points2[3];dstPoints[0] = Point2f(points2[0].x, points2[0].y);dstPoints[1] = Point2f(points2[0].x + chang, points2[0].y);dstPoints[2] = Point2f(points2[0].x, points2[0].y + kuan);Mat M1 = getAffineTransform(srcPoints, dstPoints);warpAffine(srcImage, srcImage, M1, srcImage.size());imshow("正", srcImage);Rect rect1(points[1].x, points[1].y, chang, kuan);Mat after_1;srcImage(rect1).copyTo(after_1);imshow("蓝色指示牌1", after_1);imwrite("result3.png", after_1);waitKey(0);return 0;
}

运行结果如下：

第一次学，方法可能不是很好，若有不足请大家指正！！！

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