把RGB转换为HSV和HSI然后根据黄色和蓝色所在的范围来检测图片中的颜色

利用HSV和HSI颜色空间中的颜色范围，来检测图片中的黄色区域和蓝色区域。用两种方法来统计图片中黄色区域和蓝色区域的像素点个数。对于使用颜色检测蓝牌和黄牌具有一定的借鉴作用

#include “cv.h“
#include “highgui.h“
#include “cxcore.h“
#include 
using namespace std;
using namespace cv;
#define M_PIR 0.159f 
vector RGBtoHSV（Mat &matRoiMat &matRed）;
vector RGBtoHSI（Mat &matRoiMat &matRed）;
int main（int argcchar*argv[]）
{
	Mat frame=imread（“15.jpg“）;
	/************************************************************************************/
	Mat matRedMask（frame.size（）CV_8UC1Scalar（0））;
	vector number=RGBtoHSV（framematRedMask）;
	int nRedNum=number.at（0）;
	int nBlueNum=number.at（1）;     //存放红色点和蓝色点的个数
	int nYellowNum=number.at（2）;  //存放黄色点个数

	cout<<“nRedNum=“<	cout<<“nBlueNum=“<	cout<<“nYellowNum=“<	imshow（“matRedMaskhsv“matRedMask）;
	/**************************************************************************************/
	Mat matRed（frame.size（）CV_8UC1Scalar（0））;
	vector num=RGBtoHSI（framematRed）;
	int nRedNum1=num.at（0）;
	int nBlueNum1=num.at（1）;     //存放红色点和蓝色点的个数
	int nYellowNum1=num.at（2）;  //存放黄色点个数
	cout<<“nRedNum1=“<	cout<<“nBlueNum1=“<	cout<<“nYellowNum1=“<	imshow（“matRedhsi“matRed）;
	/**************************************************************************************/
	imshow（“frame“frame）;
	waitKey（）;
	return 0;
}

vector RGBtoHSV（Mat &matRoiMat &matRed）
{
	int nRedNum=0;            //红色像素点个数
	int nBlueNum=0;           //蓝色像素点个数
	int nYellowNum=0;         //黄色像素点个数
	Mat matHsv;
	vector vecResult;
	cvtColor（matRoimatHsv CV_BGR2HSV）;
	//Mat matBlue（matRoi.size（）CV_8UC1Scalar（0））;

	//Mat matYellow（matRoi.size（）CV_8UC1Scalar（0））;
	//matRed.convertTo（matRedCV_32FC1）;
	for（int i=0;i	{
      for（int j=0;j	  {
		   Vec3b vec3=matHsv.at（ij）; 
		   int nHVal  = vec3.val[0];         //除以255，归一化[01]区间 1/255=0.003921  
		   int nSVal = vec3.val[1];
		   int nVVal   = vec3.val[2]; 
		  
		   //计算红色像素点
		   bool bIsred = （（nHVal >0&&nHVal < 7）||（nHVal > 150&&nHVal < 180） ） && （nSVal> 60）&& （nVVal > 65&&nVVal < 180）;
		 
		    if（ bIsred ）
			{
				//matRed.at（ij） = 255;         //是红色像素，就赋值255
				nRedNum++;
			}
			/*else
			{
				matRed.at（ij） = 0;	  
			}*/

			//计算蓝色像素点
			bool bIsBlue=（nHVal > 100&&nHVal<125）&&（nSVal> 48&&nSVal<180）&& （nVVal > 30&&nVVal < 200）;
	      
			if（ bIsBlue ）
			{
				//matBlue.at（ij） = 255;
				nBlueNum++;                    //统计蓝色像素的个数
			}
			/*else
			{
				matBlue.at（ij） = 0;	  
			}*/

			//计算黄色像素点个数
		   //bool bIsYellow=（（（fHVal < 0.25f）&&（fHVal > 0.02f））||（（fHVal > 0.60f）&&（fHVal <0.98f） ）） && （fSVal >0.45f）&& （fIVal > 0.32f）&& （fIVal <0.85f）;
          // bool bIsYellow=（nHVal > 30&&nHVal<80）&&（nSVal> 65&&nSVal<180）&& （nVVal > 70&&nVVal < 200）;
	       bool bIsYellow=（（nHVal <32&&nHVal >23）/*||（（nHVal > 110）&&（nHVal

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2015-11-19 15:20  yanse\Debug\
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............此处省略22个文件信息