在标定目标时，除了目标自身的原因（光照、噪声等）外，背景的复杂程度也是在选取目标时能否顺利的一个重要因素。而在与目标相似的背景下，往往会因颜色等相近而导致目标选取失败，为了解决这种情况，下面我来简单地介绍一个自己的思路~~
首先我们先来看下效果~~
原 图 1
效 果 图 1
原 图 2
效 果 图 2
可以看到，在背景与目标的颜色相似的情况下，计算机依旧能把我想要的目标找出来，而实现这些总的功能的代码量却只有短短的110行。
实现的原理如下
———————H通道分离———————
我们知道，在颜色空间上，有个模型叫六角锥体模型，这个模型的颜色参数分别是：色调（H）、饱和度（S）和亮度（V）。而色调H代表色彩信息，即所处的光谱颜色的位置，饱和度S代表了所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率，亮度V表示色彩的明亮程度。
由此可知，我们可以去掉一张照片中饱和度和亮度的影响，剩下的就是在色调上面做功夫了，下面就是图片进行通道分离后的结果图。
原 图 1 的 H 通 道
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可以看到，H通道上面的照片，接近白色的目标出现在中间，背景接近黑色。但是，如果我把另外一张照片的H通道分离出来，却出现了下面这种效果
原 图 2 的 H 通 道
可以看到，目标虽然出现在中间，但是背景却是接近于白色的，而不是我们想要的接近黑色，而目标恰好接近黑色，因为颜色是有深浅之分的，当颜色偏于深时，在分离后时接近于白色的，而颜色偏于浅时，分离后时接近于黑色的，为什么会这样？在此不做详讨~~懒！
为此，我们需要在这里加多一个判断，确保我们的目标时接近于白色。而判断该怎么添加？我们在后面会有说道。
————H通道图与背景图相减—————
在制作背景图时，我首选是采用了opencv自带的函数:meanStdDev()
C++:
void meanStdDev(InputArray src,OutputArray mean,OutputArray stddev,inputArray mask=noArray())
Parameter:
Src:输出矩阵，这个矩阵应该是1-4通道的，这可以将计算结果存在Scalar中
Mean：输出参数，计算均值
Stddev：输出参数，计算标准值
Mask：可选参数———主要代码如下———
Mat dst;
Mat std;
Mat stddev;
int m,s;
int height = src.rows;
int width = src.cols;
dst = src.clone();
meanStdDev(src,std,stddev);
m = std.at<double>(0,0);
for(int row = 0;row < height;row++)
{
for(int col = 0;col < width;col++)
dst.at<uchar>(row,col) = m;
}得到的结果图如下
然后我们再让H通道的照片与均值背景图所对应的像素相减，具体操作如下
得出以下结果
至此，我们已经可以去掉大部分的背景
——————————去光差——————————
再来，我们把图片的光差去掉
———主要代码如下———
Mat dst;
Mat srcclone = src.clone();
Mat mask = Mat::zeros(radius*2,radius*2,CV_8U);
circle(mask,Point(radius,radius),radius,Scalar(255),-1);
erode(srcclone,srcclone,mask);
dilate(srcclone,srcclone,mask);效果图如下
—————取二值图并取出面积最大区域——————
这两个步骤在网上有很多的程序教程，在此我就不一一详述
int max = 0;
int maxcontours = -1;
std::vector<std::vector<Point> > contours;
findContours(src,contours,CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for(int i=0;i < contours.size();i++)
{
int tmp = contourArea(contours[i]);
if(maxcontours < tmp)
{
max = i;
maxcontours = tmp;
}
}效果图如下
——————画出目标——————
最后，用opencv自带的画图函数drawContours()把目标在原图中画出
效果图如下
