### 使用 OpenCV 进行颜色阈值测试的 Demo 代码 以下是基于 OpenCV 的颜色阈值测试示例代码。该代码允许用户通过滑动条动态调整 HSV 色彩空间中的上下限阈值，从而实时查看不同阈值下的二值化效果。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; Mat src, hsv_src, dst; int h_min = 0, s_min = 0, v_min = 0; // 下界阈值 int h_max = 179, s_max = 255, v_max = 255; // 上界阈值 void on_Trackbar(int, void*); // 主函数 int main() { src = imread("D:/test.png"); if (src.empty()) { cout << "Could not open or find the image!" << endl; return -1; } namedWindow("Original Image", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Original Image", src); // 将图像转换为HSV色彩空间 cvtColor(src, hsv_src, COLOR_BGR2HSV); // 创建窗口并初始化滑动条 namedWindow("Thresholded Image", WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar("H Min", "Thresholded Image", &h_min, 179, on_Trackbar); createTrackbar("S Min", "Thresholded Image", &s_min, 255, on_Trackbar); createTrackbar("V Min", "Thresholded Image", &v_min, 255, on_Trackbar); createTrackbar("H Max", "Thresholded Image", &h_max, 179, on_Trackbar); createTrackbar("S Max", "Thresholded Image", &s_max, 255, on_Trackbar); createTrackbar("V Max", "Thresholded Image", &v_max, 255, on_Trackbar); on_Trackbar(0, 0); // 初始调用回调函数 waitKey(0); return 0; } // 回调函数用于更新阈值并显示结果 void on_Trackbar(int, void*) { Scalar lower(h_min, s_min, v_min); Scalar upper(h_max, s_max, v_max); inRange(hsv_src, lower, upper, dst); imshow("Thresholded Image", dst); } ``` #### 解析 1. **HSV 色彩空间**：相比于 RGB 色彩空间，HSV 更适合进行颜色检测和分割[^4]。其中 H 表示色调（色相），S 表示饱和度，V 表示亮度。 2. **inRange 函数**：此函数用于创建二值掩码图像，输入像素满足 `[lower, upper]` 范围的部分被设为 `255`（白色），其余部分设为 `0`（黑色）[^3]。 3. **滑动条功能**：通过 `createTrackbar` 动态调整 HSV 值的下限和上限，方便快速找到最佳的颜色阈值范围[^2]。 --- ###