VS+OpenCV 处理图像的颜色（下）用色调、饱和度和亮度表示颜色、肤色检测

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#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	cv::Mat image = imread("1.jpg");
	//转换成HSV色彩空间
	cv::Mat hsv;
	cv::cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);
	//把3个通道分割进3幅图像中
	std::vector<cv::Mat>channels;
	cv::split(hsv, channels);
	//channels[0]是色调
	//channels[1]是饱和度
	//channels[2]是亮度
	cv::namedWindow("Value");
	cv::imshow("Value", channels[0]);
	cv::namedWindow("Saturation");
	cv::imshow("Saturation", channels[1]);
	cv::namedWindow("Hue");
	cv::imshow("Hue", channels[2]);
	cv::waitKey(0);
}

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#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	cv::Mat hs(128, 360, CV_8UC3);
	for (int h = 0; h < 360; h++) {
		for (int s = 0; s < 128; s++) {
			hs.at<cv::Vec3b>(s, h)[0] = h / 2;//所有色调角度
			//饱和度从高到低
			hs.at<cv::Vec3b>(s, h)[1] = 255 - s * 2;
			hs.at<cv::Vec3b>(s, h)[2] = 255;//常数
		}
	}
	cv::namedWindow("Hue/Saturation");
	cv::imshow("Hue/Saturation", hs);
	cv::waitKey(0);
}

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#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
	cv::Mat image = imread("1.jpg");
	//转换成HSV色彩空间
	cv::Mat hsv;
	cv::cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);
	//将3个通道分割到3幅图像中
	std::vector<cv::Mat>channels;
	cv::split(hsv, channels);
	//所有像素的颜色亮度通道将变成255
	channels[2] = 255;
	//重新合并通道
	cv::merge(channels, hsv);
	//转换回BGR
	cv::Mat newImage;
	cv::cvtColor(hsv, newImage, CV_HSV2BGR);
	cv::namedWindow("Fixed Value Image");
	cv::imshow("Fixed Value Image", newImage);
	cv::waitKey(0);
}

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#include<opencv2/core.hpp>
#include<opencv2/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void detectHScolor(const cv::Mat& image,			//输入图像
				  double minHue, double maxHue, //色调区间
				  double minSat, double maxSat, //饱和度区间
				  cv::Mat& mask) {				//输出掩码
	//转换到HSV空间
	cv::Mat hsv;
	cv::cvtColor(image, hsv, CV_BGR2HSV);
	//将3个通到分割到3幅图像
	std::vector<cv::Mat>channels;
	cv::split(hsv, channels);
	//channels[0]是色调
	//channels[1]是饱和度
	//channels[2]是亮度

	//色调掩码
	cv::Mat mask1;//小于maxHue
	cv::threshold(channels[0], mask1, maxHue, 255,
				  cv::THRESH_BINARY_INV);
	cv::Mat mask2;//大于minHue
	cv::threshold(channels[0], mask2, minHue, 255, cv::THRESH_BINARY);

	cv::Mat hueMask;//色调掩码
	if (minHue < maxHue)
		hueMask = mask1 & mask2;
	else//如果区间穿越0度中轴线
		hueMask = mask1 | mask2;

	//饱和度掩码
	//从minSat到maxSat
	cv::Mat satMask;//饱和度掩码
	cv::inRange(channels[1], minSat, maxSat, satMask);

	//组合掩码
	mask = hueMask & satMask;
}
int main()
{
	cv::Mat image = imread("girl.jpg");
	cv::Mat mask;
	detectHScolor(image, 1160, 10,	//色调为320-20度
				  25, 166,			//饱和度为~0.1~0.65
				  mask);
	//显示使用掩码后的图像
	cv::Mat detected(image.size(), CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));
	image.copyTo(detected, mask);
	cv::namedWindow("Detection result");
	cv::imshow("Detection result", detected);
	cv::waitKey(0);
}