OpenCV (C++) 颜色跟随

 #include<opencv2/opencv.hpp>
 #include<iostream>

 using namespace cv;
 using namespace std;

 Rect roi;
 Mat frame, mask;
 void processFrame(Mat &binary, Rect &rect);

 int main(int argc, char* argv) {
     VideoCapture capture();//打开摄像头
     if (!capture.isOpened()) {
         printf("Could not find Video data..");
         return -;
     }

     Mat kernel1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ), Point(-, -));
     Mat kernel2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ), Point(-, -));

     namedWindow("input_Video", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
     namedWindow("mask_Video", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
     while (capture.read(frame))//读取当前帧
     {

         inRange(frame, Scalar(, , ), Scalar(, , ), mask);//过滤得到Scalar1到Scalar2之间的图像

         //形态学操作
         morphologyEx(mask, mask, MORPH_OPEN, kernel1, Point(-, -));//开操作，去掉噪声
         dilate(mask, mask, kernel2, Point(-, -), );//膨胀，填补空洞
         imshow("mask_Video", mask);

         processFrame(mask, roi); // 轮廓发现与位置标定
         rectangle(frame, roi, Scalar(, , ), , , );//画出外接矩形
         imshow("input_Video", frame);

         char c = waitKey();//延时100ms
         if (c == ) //等待“Esc”
         {
             break;
         }
     }
     capture.release();//释放视频的内存
     waitKey();
     return ;

 }

 //binary：输入图像
 //rect：返回的ROI区域
 void processFrame(Mat &binary, Rect &rect) {
     Point p, center;
     vector<vector<Point>> contours;
     vector<Vec4i> hireachy;
     //发现最外层轮廓
     findContours(binary, contours, hireachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(, ));

     if (contours.size() > ) //判断是否有轮廓被找到
     {
         double maxArea = 0.0;
         for (size_t t = ; t < contours.size(); t++) {
             double area = contourArea(contours[static_cast<int>(t)]);//获取轮廓的面积
             if (area > maxArea)//面积筛选，只画出最大的轮廓
             {
                 maxArea = area;
                 rect = boundingRect(contours[static_cast<int>(t)]);//获取最小外界矩形

                 //计算并输出坐标
                 center.x = rect.x + cvRound(rect.width / 2.0);
                 center.y = rect.y + cvRound(rect.height / 2.0);
                 center.x = center.x - frame.cols / ;
                 center.y = center.y - frame.rows / ;

                 cout << center.x << "," << center.y << endl;
             }
         }

     }
     else {
         rect.x = rect.y = rect.width = rect.height = ;
     }

 }

 inRange()函数 ：

此函数作用：可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！ 主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。

void inRange(InputArray src, InputArray lowerb,
InputArray upperb, OutputArray dst);

参数解释：

参数1：输入要处理的图像，可以为单通道或多通道。

参数2：包含下边界的数组或标量。

参数3：包含上边界数组或标量。

参数4：输出图像，与输入图像src 尺寸相同且为CV_8U 类型。

请注意：该函数输出的dst是一幅二值化之后的图像。