第14课 利用openCV快速数豆豆

除了检测运动，openCV还能做许多有趣且实用的事情。其实openCV和FFmpeg一样都是宝藏开源项目，貌似简单的几行代码功能实现背后其实是复杂的算法在支撑。有志于深入学习的同学可以在入门后进一步研究算法的实现，一定会受益匪浅。

这节课，我们先来看一个简单的例子：数豆豆。这个小例子可以让你领略openCV的强悍。

1.复制demo4并改名为demo14。

2.修改init函数：

//capCamHandle = CreateThread(NULL, 0, (LPTHREAD_START_ROUTINE)capCamThread, (LPVOID)this, 0, NULL);
capImgHandle = CreateThread(NULL, 0, (LPTHREAD_START_ROUTINE)capImgThread, (LPVOID)this, 0, NULL);

3.添加对应的数豆豆函数：

DWORD WINAPI fmle::capImgThread(LPVOID lpParam) {fmle *pThis = (fmle*)lpParam;pThis->capImg();return 0;
}int fmle::capImg() {videoCap.open(0);cv::Mat imgMat;imgMat = cv::imread("Bean.jpg");// 转换为HSV颜色空间cv::Mat hsvMat;cv::cvtColor(imgMat, hsvMat, cv::COLOR_BGR2HSV);	// 定义黄色范围的HSV阈值cv::Scalar lowerColor(26, 43, 46);cv::Scalar upperColor(34, 255, 255);// 对图像进行颜色过滤cv::Mat maskMat;cv::inRange(hsvMat, lowerColor, upperColor, maskMat);// 对二值图像进行形态学操作，去除噪点cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));cv::morphologyEx(maskMat, maskMat, cv::MORPH_OPEN, kernel);// 寻找轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(maskMat, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 统计豆子数量int beanCount = contours.size();cv::Mat resultMat = imgMat.clone();cv::drawContours(resultMat, contours, -1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);cv::putText(resultMat, "Total: " + std::to_string(beanCount), cv::Point(0, 290), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);mainDlg->drawMatOfPub(resultMat);return 0;
}

4.调试运行，豆豆数量立即就显示出来了，是不是很简单？