先上实验效果：
画笔实验结果
实现画笔操作，提取颜色目标，绘制轮廓，显示画笔三步骤。
1、提取颜色目标
要实现画笔操作，首先要提取颜色目标，也就是画笔，我们需要得到int hmin , smin, vmin，hmax, smax, vmax;六个值。我使用怡宝的瓶盖充当画笔，具体实现代码：
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;Color Detecction /
int hmin = 0, smin = 110, vmin = 153;
int hmax = 19, smax = 240, vmax = 255;
/*黄色
int hmin = 15, smin = 119, vmin = 150;
int hmax = 38, smax = 221, vmax = 201;
//
*/
/*绿色
int hmin = 39, smin = 58, vmin = 27;
int hmax = 137, smax = 192, vmax = 116;
*/
VideoCapture cap(0);
Mat img,imgHSV, mask;;void main() {/*string path = "Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours-main\\Resources\\lambo.png";Mat img = imread(path),*/namedWindow("Trackbars", (640, 220));createTrackbar("Hue Min", "Trackbars", &hmin, 179);createTrackbar("Hue Max", "Trackbars", &hmax, 255);createTrackbar("Sat Min", "Trackbars", &smin, 255);createTrackbar("Sat Max", "Trackbars", &smax, 255);createTrackbar("Val Min", "Trackbars", &vmin, 255);createTrackbar("Val Max", "Trackbars", &vmax, 255);while (true) {cap.read(img);cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);Scalar lower(hmin, smin, vmin);Scalar upper(hmax, smax, vmax);inRange(imgHSV, lower, upper, mask);imshow("Image", img);imshow("imgHSV", imgHSV);imshow("imgMask", mask);waitKey(1);}destroyAllWindows();
}利用createTrackbar函数创建调节的六个滑动按钮，以及inrange函数实现对掩膜的提取。
实验效果：
获取颜色值之后就是定位颜色、生成掩膜、绘制轮廓，并且返回轮廓中心点，中心点就是绘画笔的起点。实现代码：
vector<vector<int>> findColor(Mat img) {Mat imgHSV,mask;cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);for (int i = 0;i < myColors.size();i++) {Scalar lower(myColors[i][0], myColors[i][1], myColors[i][2]);Scalar upper(myColors[i][3], myColors[i][4], myColors[i][5]);inRange(imgHSV, lower, upper, mask);//imshow(str[i], mask);Point myPoint = getContours(mask);if (myPoint.x!= 0 && myPoint.y != 0) {Newpoint.push_back({ myPoint.x,myPoint.y,i });}}return Newpoint;
}2、绘制轮廓
主要利用函数findContours(Dil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
contours定义为“vector<vector<Point>> contours”，是一个双重向量（向量内每个元素保存了一组由连续的Point构成的点的集合的向量），每一组点集就是一个轮廓，有多少轮廓，contours就有多少元素；
/* hierarchy包含4个值的数组：[Next, Previous, First Child, Parent]
Next：与当前轮廓处于同一层级的下一条轮廓
举例来说，前面图中跟0处于同一层级的下一条轮廓是1，所以Next = 1；同理，对轮廓1来说，Next = 2；那么对于轮廓2呢？没有与它同一层级的下一条轮廓了，此时Next = -1。
Previous：与当前轮廓处于同一层级的上一条轮廓
跟前面一样，对于轮廓1来说，Previous = 0；对于轮廓2，Previous = 1；对于轮廓2a，没有上一条轮廓了，所以Previous = -1。
First Child：当前轮廓的第一条子轮廓
比如对于轮廓2，第一条子轮廓就是轮廓2a，所以First Child = 2a；对轮廓3，First Child = 3a。
Parent：当前轮廓的父轮廓
比如2a的父轮廓是2，Parent = 2；轮廓2没有父轮廓，所以Parent = -1。*/
//RETR_EXTERNAL
//这种方式只寻找最高层级的轮廓，也就是只寻找最外层轮廓：
//CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留；
具体实现代码：
Point getContours(Mat Dil) {vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;//contours定义为“vector<vector<Point>> contours”，是一个双重向量（向量内每个元素保存了一组由连续的Point构成的点的集合的向量），每一组点集就是一个轮廓，有多少轮廓，contours就有多少元素；/* hierarchy包含4个值的数组：[Next, Previous, First Child, Parent]Next：与当前轮廓处于同一层级的下一条轮廓举例来说，前面图中跟0处于同一层级的下一条轮廓是1，所以Next = 1；同理，对轮廓1来说，Next = 2；那么对于轮廓2呢？没有与它同一层级的下一条轮廓了，此时Next = -1。Previous：与当前轮廓处于同一层级的上一条轮廓跟前面一样，对于轮廓1来说，Previous = 0；对于轮廓2，Previous = 1；对于轮廓2a，没有上一条轮廓了，所以Previous = -1。First Child：当前轮廓的第一条子轮廓比如对于轮廓2，第一条子轮廓就是轮廓2a，所以First Child = 2a；对轮廓3，First Child = 3a。Parent：当前轮廓的父轮廓比如2a的父轮廓是2，Parent = 2；轮廓2没有父轮廓，所以Parent = -1。*///RETR_EXTERNAL//这种方式只寻找最高层级的轮廓，也就是只寻找最外层轮廓：//CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留；findContours(Dil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255),2);vector<vector<Point>>conPoly(contours.size());vector<Rect>boundRect(contours.size());Point myPoint(0, 0);//排除干扰for (int i = 0;i < contours.size();i++) {//计算轮廓面积 int area = contourArea(contours[i]);string objectType;cout << area << endl;if (area > 50) {//arcLength(contours[i], true);计算轮廓周长 //InputArray类型的curve，输入的向量，二维点（轮廓顶点），可以为std::vector或Mat类型。//bool类型的closed，用于指示曲线是否封闭的标识符，一般设置为true。float peri = arcLength(contours[i], true);对图像轮廓点进行多边形拟合approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);cout << conPoly[i].size() << endl;表示返回矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽和高boundRect[i] = boundingRect(conPoly[i]);myPoint.x = boundRect[i].x + boundRect[i].width / 2;myPoint.y = boundRect[i].y + boundRect[i].height/ 2;//绘制轮廓drawContours(img, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);//绘制矩形框rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);}}return myPoint;
}3、显示画笔
void drawOnCanvas(vector<vector<int>> Newpoint, vector<Scalar>myColorValues){for (int i = 0; i < Newpoint.size();i++) {circle(img, Point(Newpoint[i][0], Newpoint[i][1]), 10, myColorValues[Newpoint[i][2]],FILLED);}
}全部实现代码：
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/objdetect.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;/ Project 1 //
Mat img;
vector<vector<int>> Newpoint;Point getContours(Mat Dil) {vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;//contours定义为“vector<vector<Point>> contours”，是一个双重向量（向量内每个元素保存了一组由连续的Point构成的点的集合的向量），每一组点集就是一个轮廓，有多少轮廓，contours就有多少元素；/* hierarchy包含4个值的数组：[Next, Previous, First Child, Parent]Next：与当前轮廓处于同一层级的下一条轮廓举例来说，前面图中跟0处于同一层级的下一条轮廓是1，所以Next = 1；同理，对轮廓1来说，Next = 2；那么对于轮廓2呢？没有与它同一层级的下一条轮廓了，此时Next = -1。Previous：与当前轮廓处于同一层级的上一条轮廓跟前面一样，对于轮廓1来说，Previous = 0；对于轮廓2，Previous = 1；对于轮廓2a，没有上一条轮廓了，所以Previous = -1。First Child：当前轮廓的第一条子轮廓比如对于轮廓2，第一条子轮廓就是轮廓2a，所以First Child = 2a；对轮廓3，First Child = 3a。Parent：当前轮廓的父轮廓比如2a的父轮廓是2，Parent = 2；轮廓2没有父轮廓，所以Parent = -1。*///RETR_EXTERNAL//这种方式只寻找最高层级的轮廓，也就是只寻找最外层轮廓：//CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE：仅保存轮廓的拐点信息，把所有轮廓拐点处的点保存入contours向量内，拐点与拐点之间直线段上的信息点不予保留；findContours(Dil, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);//drawContours(img, contours, -1, Scalar(255, 0, 255),2);vector<vector<Point>>conPoly(contours.size());vector<Rect>boundRect(contours.size());Point myPoint(0, 0);//排除干扰for (int i = 0;i < contours.size();i++) {//计算轮廓面积 int area = contourArea(contours[i]);string objectType;cout << area << endl;if (area > 50) {//arcLength(contours[i], true);计算轮廓周长 //InputArray类型的curve，输入的向量，二维点（轮廓顶点），可以为std::vector或Mat类型。//bool类型的closed，用于指示曲线是否封闭的标识符，一般设置为true。float peri = arcLength(contours[i], true);对图像轮廓点进行多边形拟合approxPolyDP(contours[i], conPoly[i], 0.02 * peri, true);cout << conPoly[i].size() << endl;表示返回矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽和高boundRect[i] = boundingRect(conPoly[i]);myPoint.x = boundRect[i].x + boundRect[i].width / 2;myPoint.y = boundRect[i].y + boundRect[i].height/ 2;//绘制轮廓drawContours(img, conPoly, i, Scalar(255, 0, 255), 2);//绘制矩形框rectangle(img, boundRect[i].tl(), boundRect[i].br(), Scalar(0, 255, 0), 5);}}return myPoint;
}//smin，vmin，vmin，hmax，smax，vmax
vector<vector<int>>myColors{{15,119,150,38,221,201},//yello{39,58,27,137,192,116}};//greevector<Scalar>myColorValues{{0,255,255},//黄色{0,255,0}};//绿色
vector<string>str{ "黄色","绿色"};vector<vector<int>> findColor(Mat img) {Mat imgHSV,mask;cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);for (int i = 0;i < myColors.size();i++) {Scalar lower(myColors[i][0], myColors[i][1], myColors[i][2]);Scalar upper(myColors[i][3], myColors[i][4], myColors[i][5]);inRange(imgHSV, lower, upper, mask);//imshow(str[i], mask);Point myPoint = getContours(mask);if (myPoint.x!= 0 && myPoint.y != 0) {Newpoint.push_back({ myPoint.x,myPoint.y,i });}}return Newpoint;
}void drawOnCanvas(vector<vector<int>> Newpoint, vector<Scalar>myColorValues){for (int i = 0; i < Newpoint.size();i++) {circle(img, Point(Newpoint[i][0], Newpoint[i][1]), 10, myColorValues[Newpoint[i][2]],FILLED);}
}void main() {VideoCapture cap(0);while (true) {cap.read(img);Newpoint = findColor(img);drawOnCanvas(Newpoint,myColorValues);imshow("Image", img);waitKey(1);}}
