一.简介：
通过摄像头读取含有一个水果九宫格的图像，含八个苹果和一个香蕉，判断出香蕉的位置（1~9）。场景如图：
二.计算准备
1.下载安装opencv并配置到visual studio中。
2.读取图像，代码如下：
VideoCapture cc;//初始化一个VideoCapture对象
cc.open(“C:\Users\…vedio.mp4”);//读取该地址上的视频
cc.open(0) //调用电脑摄像头
cc.open(1)//调用连接在电脑上的摄像头
//以上三选一Mat frame;//初始化图像矩阵
cc>>frame；//读取图像三.图像基础知识
1.首先推荐一篇非常值得一看的图像二值化介绍 2.上面文章的部分摘引：
在计算机视觉里，一般用矩阵来表示图像。在这个矩阵里，每一个像素就是矩阵中的一个元素。在三通道的彩色图像中，这个元素是由三个数字组成的元组。所以首先要掌握访问像素点数值的方法，这里只介绍一种就够用了：.at< Vec3b>(i, j)[n] ,i和j分别为行列数，n是颜色通道。实际使用例如：
frame.at< Vec3b>(i, j)[0]=255；
cout<<frame.at< Vec3b>(i, j)[1];
frame.at< Vec3b>(i, j)[2]=frame.at< Vec3b>(i+1, j)[2] ;
//frame 是由刚刚的VideoCapture读取进来的图像矩阵
3.通常我们用hsv来判断颜色，具体原因可自行查阅，在hsv中，我们可以用特定的区间来区分各种颜色，H,S,V分别代表某点的三个通道的数值，如图：
四.算法介绍：
1.首先的工作是区分各个红色连通区域，这是为了避免把同一个苹果识别成多个。此处使用的是深搜算法，这个算法可以用来解决迷宫问题，关于搜索算法，推荐一个app:“动画演示算法”加以理解，网上也有很多相关博客帮助学习。
这个问题中，我们用一个队列来储存坐标，我们可以理解为一个“数组”，下面用粗略的伪代码解释一下：
while 队列不为空{
取出队列的第一个坐标(x,y);
if 点（x+1,y)的颜色是红色{
将（x+1,y)加入队列，并改为白色}
if 点（x-1,y)的颜色是红色{
将（x-1,y)加入队列，并改为白色}
if 点（x,y+1)的颜色是红色{
将（x,y+1)加入队列，并改为白色}
if 点（x,y-1)的颜色是红色{
将（x,y-1)加入队列，并改为白色}
}简而言之，检查红色点周围的点，如果同样是红色，则判定为同一区域，不重复计数，在这个过程中，可以数出这个区域的像素量，像素量过少的区域显然不是我们要考虑的范围（事实上，大约像素量大于1000的区域才是有用的）。用这样的方法，我们可以找出所有红色或黄色连通区域，选取区域中某个点的坐标作为这块区域的大致坐标，便完成了定位。
2.虽然我们定位出来有限多个红色或黄色连通区域，但是观察一下上面的具体场景我们可以发现，具体场景中是存在不少干扰的，例如黄色的桌子，显示器下方红色的框条，这些区域的面积并不比水果小，所以仅靠上面的计算我们并不能认为连通区域便是水果。
3.为解决这个问题，我们需要定位出九宫格，这对我们肉眼来说轻而易举，开始如何告诉编译器呢。这个有很多钟方法，有的朋友是用opencv的算法定位出了九宫格中的十字架，在这个坐标范围外的排除即可，但是，嗯，我不太会用opencv的各种函数，所以决定算方差。备注，在前面的搜索过程中，我保留了像素量较大的12个红色区域和5个黄色区域，”方差“不是按照数学课本的公式，稍微简化了一下，代码如下：
//避免苹果纵坐标越界
for (int t = 0; t < 12; t++)
{
for (int u = 0; u < 12; u++)
{
if (u == t)continue;
if (abs(apple[u][0] - apple[t][0]) < 30)break;
if (u == 11 || (t == 11 && u == 10))
{
for (int k = t + 1; k < 12; k++)
{
apple[k - 1][0] = apple[k][0];
apple[k - 1][1] = apple[k][1];
apple[k - 1][2] = apple[k][2];
}
t--;
}
}
}横坐标同样排查一遍，由于我是用数组储存的坐标，所以删除不符合坐标的过程有些繁琐。苹果的排查是以其他同色区域为参考，确定八个苹果坐标后，香蕉的排查就可以以苹果坐标为参考。
for (int t = 0; t < 5; t++)
{
bool x = 0, y = 0;
for (int u = 0; u < 8; u++)
{
if (abs(apple[u][0] - banana[t][0]) < 30)
{
x = 1;
break;
}
}
for (int u = 0; u < 8; u++)
{
if (abs(apple[u][1] - banana[t][1]) < 50)
{
y = 1;
break;
}
}
if (x == 1 && y == 1&& banana[t][2]>real_bana[2])
{
real_bana[0] = banana[t][0];
real_bana[1] = banana[t][1];
real_bana[2] = banana[t][2];
}
}五.总结：测试结果稳定。如有其他方法或建议，可以互相交流。
