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一、预期目标

如下图，要识别图中的国旗，然后框选出来，并且返回国旗的中心位置，效果如下:

彩色图像大小: (400,264)
目标中心位置: (225, 218)

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二、准备工作
1、将下面的图像另存为在本地，命名为 findflag.jpg

2、新建Python文件 findflag.py，与图像保存在同一目录下。

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三、开始编写代码

1、读取与显示图像

#include <stdio.h>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/core.hpp>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv/highgui.h>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    
        Mat img_bgr;
        img_bgr = imread("/home/geng/test/flag.jpg");  // 需要下载图片到该目录下，也即 ~/test/flag.jpg，根据自己电脑修改路径
        imshow("Original Image", img_bgr);
        waitKey(0);
        
        return 0;
}

执行python findflag.py，能够正常显示图像
注意OpenCV里面的图像矩阵为 BGR 格式，而不是 RGB

2、根据 HSV 获得目标

#include <stdio.h>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/core.hpp>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv/highgui.h>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    
        Mat img_bgr;
        img_bgr = imread("/home/geng/test/flag.jpg");

        Mat img_hsv;
        cvtColor(img_bgr,img_hsv, CV_BGR2HSV);

        Mat img_flag;
        inRange(img_hsv, Scalar(0,120,120), Scalar(10,255,255), img_flag);

        imshow("Original Image", img_bgr);
        imshow("Flag Image", img_flag);

        waitKey(0);
        waitKey(0);
        return 0;
}

• 代码中，首先变化为 HSV 格式，因为 HSV 格式更利于做图像处理，具体原因可以参考RGB、HSV和HSL颜色空间。
• thresh1 的三个变量分别为 H（色度）、S（饱和度）、V（亮度）分量，[thresh1, thresh2] 之间的便是红旗的颜色。
• cv2.inRange(…) 返回一个图像矩阵（此处：256×400），大于阈值 thresh2 的为255（白色），小于阈值 thresh1 的为0（黑色），中间部分不变。
• cv2.bitwise_and(…) 函数是将图像进行与运算，使用来掩膜参数 mask，其效果相当于先把掩膜flag 和图像 img_hsv 相成，结果是除了红旗和噪声，其他地方为 0（黑色）。
  红旗部分效果如下，可见成功提取到红旗部分，但是含有少量噪声。
  

3、图像滤波

#include <stdio.h>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/core.hpp>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv/highgui.h>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    
        Mat img_bgr;
        img_bgr = imread("/home/geng/test/flag.jpg");

        Mat img_hsv;
        cvtColor(img_bgr,img_hsv, CV_BGR2HSV);

        Mat img_flag;
        inRange(img_hsv, Scalar(0,120,120), Scalar(10,255,255), img_flag);

        Mat img_morph;
        int elem_type = MORPH_RECT;
        Mat element = getStructuringElement(elem_type, Size(3,3), Point(1,1));
        erode(img_flag, img_morph, element);
        dilate(img_morph, img_morph, element);

        imshow("Flag Image", img_flag);
        imshow("Morph Image", img_morph);

        waitKey(0);
        waitKey(0);
        return 0;
}

此处采用形态学（morphology）滤波算法，首先使用 （3×3）的核腐蚀 3次，然后又膨胀 3次，达到滤波效果，如下图：

4、特征显示

#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/core.hpp>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv/highgui.h>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/imgproc.hpp>         // Add more .hpp
#include <opencv-3.3.1-dev/opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    
        Mat img_bgr;
        img_bgr = imread("/home/geng/test/flag.jpg");

        Mat img_hsv;
        cvtColor(img_bgr,img_hsv, CV_BGR2HSV);

        Mat img_flag;
        inRange(img_hsv, Scalar(0,120,120), Scalar(10,255,255), img_flag);

        Mat img_morph;
        int elem_type = MORPH_RECT;
        Mat element = getStructuringElement(elem_type, Size(3,3), Point(1,1));
        erode(img_flag, img_morph, element);
        dilate(img_morph, img_morph, element);

        vector<vector<Point> > contours;
        vector<Vec4i> hierarchy;
        findContours(img_morph, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));

        vector<vector<Point> > contours_poly(1);        // The contour's points
        vector<Rect> boundRect(1);

        int max_label = 0;                              // Find the max contour
        int max_area = 0;
        for (size_t i=0; i<contours.size(); i++)
        {
    
                if (contours[i].size() > max_area)
                {
    
                        max_area = contours[i].size();
                        max_label = i;
                }
        }

        approxPolyDP( Mat(contours[max_label]), contours_poly[0], 3, true);
        boundRect[0] = boundingRect( Mat(contours_poly[0]) ); // The rectangle of the max contour
        Scalar color = Scalar(255, 0, 0);
        //drawContours(img_bgr, contours_poly, 0, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());

        vector<Point> aim_pos(2);
        aim_pos[0] = boundRect[0].tl();
        aim_pos[1] = boundRect[0].br();

        cout << "彩色图像大小" << (img_bgr.cols) << ", " << (img_bgr.rows) << endl;
        cout << "目标中心位置" << ((aim_pos[0].x + aim_pos[1].x) / 2) << ", " <<  ((aim_pos[0].y + aim_pos[1].y)/2) << endl;

        rectangle(img_bgr, aim_pos[0], aim_pos[1], color, 2, 8, 0);
        namedWindow("img_frame", WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("img_frame", img_bgr);
        waitKey(0);
        return 0;
}

• 其中，cv2.findContours(…) 寻找轮廓，并建立一个等级树结构，记录的轮廓采用压缩值，例如一个矩形只用4点记录。返回各个轮廓只 cnts 中。
• 然后对各个轮廓从大到小排列，我们选择包含面积最大的轮廓（不一定是轮廓点数最多的），得出其最小外接矩形，这个矩形只用了 4 个点记录，如下图：
  
• 接下来计算目标图像中心并显示
• cv2.drawContours(img_bgr, [points], -1, (255,0,0), 2) 的意思是在图像 img_bgr 上叠加轮廓，轮廓为 points 构成的向量，-1：负数显示所有轮廓，填充颜色为蓝色，宽度为 2像素。

运行即可得到最终结果，如下：