若要在OPencv 中实现颜色检测，首先要将待检测图像转换到HSV颜色空间中，但因为颜色是一个特定的取值范围，并且在我们不知情的情况下，只能通过TrackBar 来控制颜色阈值，用以探究各颜色的取值范围。

程序：

#include <iostream>
#include <opencv2/highgui.hpp> // 说是说gui 具体什么gui 不清楚
#include <opencv2/imgcodecs.hpp> // 图像头文件
#include <opencv2/imgproc.hpp> // 图像处理头文件
using namespace std;
using namespace cv;
/// Color Detection ///
Mat imgHSV, mask;
int hmin = 0, smin = 0, vmin = 0;
int hmax = 179, smax = 255, vmax = 255;
int main()
{string path = "resources/shapes.png"; // 导入图形的时候，先要在右边点击显示所有文件！！！Mat img = imread(path); // 在opencv 中所有的图像信息都使用Mat // 颜色空间操作一般使用HSV  即 HSV 颜色空间cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV); // 将 img 图像转换到 HSV 空间中namedWindow("trackBar",(640,200)); // 创建一个 名为 trackBar 的窗口createTrackbar("Hue Min", "trackBar", &hmin, 179); // hmin 即反应了当前颜色的值createTrackbar("Hue Max", "trackBar", &hmax, 179);createTrackbar("Sat Min", "trackBar", &smin, 255);createTrackbar("Sat Max", "trackBar", &smax, 255);createTrackbar("Val Min", "trackBar", &vmin, 255);createTrackbar("Val Max", "trackBar", &vmax, 255);// 若要使用 trackBar 则必须使用 while 循环while (true){// inRange 函数用来收集颜色// 因为在正常情况下某特定颜色并不是一个单调的值，而是一个取值范围// Scalar lower(hmin, smin, vmin);Scalar upper(hmax, smax, vmax);inRange(imgHSV, lower, upper, mask); // inRange 可以搜索范围在lower 及 upper 之间的颜色imshow("Image HSV", imgHSV);imshow("Image", img);imshow("Image Mask ", mask);waitKey(1); // 此时延时为1 即1ms 换一帧}return 0;
}

运行结果：

如该运行结果即检测浅蓝色图案。