OpenCV中inRange函数

在OpenCV中，inRange函数用于根据颜色范围从图像中提取特定的颜色区域。这个函数检查输入图像中的每个像素，如果像素值位于指定的范围内，则在输出图像（或掩码）中对应位置的像素被设置为白色（或者说是255），否则被设置为黑色（0）。这种方法在处理颜色过滤、颜色识别等任务时非常有用。

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

src：输入图像，通常是经过颜色空间转换后的图像，比如从BGR转换到HSV颜色空间的图像。
lowerb：颜色范围的下界，使用Scalar类型表示。
upperb：颜色范围的上界，使用Scalar类型表示。
dst：输出图像，是一个二值图像，其中符合颜色范围的像素被设置为255，不符合的被设置为0。

红绿蓝在HSV颜色空间中的范围

在HSV颜色空间中，颜色是通过色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）来定义的。不同的颜色在HSV空间中占据不同的范围，这使得HSV成为图像处理中进行颜色分割和识别的一个非常实用的颜色空间。以下是红色、绿色和蓝色在HSV颜色空间中的大致范围：

红色（Red）

色调（Hue）：红色在HSV颜色圆环的两端，因此它的色调值分布在两个区域：0°到10°（接近360°的值也视为红色，因为360°等价于0°）和170°到180°。
饱和度（Saturation）：高饱和度值，大约从50%到100%。
亮度（Value）：亮度范围可以很宽，从较暗（约50%）到非常亮（100%）。

绿色（Green）

色调（Hue）：绿色的色调值大约在35°到85°之间。
饱和度（Saturation）：高饱和度值，大约从50%到100%。
亮度（Value）：亮度范围同样可以从较暗到非常亮。

蓝色（Blue）

色调（Hue）：蓝色的色调值大约在100°到140°之间。
饱和度（Saturation）：高饱和度值，通常从50%到100%。
亮度（Value）：亮度同样可以从较暗到非常亮。

注意事项

这些范围是大致估计，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。不同的照明条件和图像质量都可能影响颜色的HSV值。
在实际应用中，经常需要通过实验来确定最佳的HSV范围，以达到最好的颜色识别或分割效果。
特别是对于红色，因为它在HSV色环的两端，处理时可能需要分别考虑两个范围，并将结果合并。

示例1：提取绿色区域

假设有一个需求是从图像中提取绿色区域，首先需要将图像从BGR颜色空间转换到HSV颜色空间，因为HSV颜色空间更适合颜色分割：

void QuickDemo::inrange_demo(Mat &image) {Mat hsv;cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);Mat mask;inRange(hsv, Scalar(35, 43, 46), Scalar(77, 255, 255), mask);imshow("mask", mask);

示例2：提取红色区域

假设有一个需求是从图像中提取绿色区域，首先需要将图像从BGR颜色空间转换到HSV颜色空间，因为HSV颜色空间更适合颜色分割：

//图像色彩空间转换
void QuickDemo::inrange_demo(Mat &image) {Mat hsv;cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);Mat mask1, mask2, maskRed;//inRange(hsv, Scalar(35, 43, 46), Scalar(77, 255, 255), mask);Scalar lower_red1(0, 50, 50);Scalar upper_red1(10, 255, 255);Scalar lower_red2(170, 50, 50);Scalar upper_red2(180, 255, 255);// 应用第一个红色范围inRange(hsv, lower_red1, upper_red1, mask1);// 应用第二个红色范围inRange(hsv, lower_red2, upper_red2, mask2);// 合并两个红色范围的掩码bitwise_or(mask1, mask2, maskRed);imshow("mask", maskRed);}

示例3：提取蓝色区域

//图像色彩空间转换
void QuickDemo::inrange_demo(Mat &image) {Mat hsv;cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);Mat mask;inRange(hsv, Scalar(110, 50, 50), Scalar(130, 255, 255), mask);imshow("mask", mask);}