本文整理了Java中org.opencv.core.Core.inRange()方法的一些代码示例，展示了Core.inRange()的具体用法。这些代码示例主要来源于Github/Stackoverflow/Maven等平台，是从一些精选项目中提取出来的代码，具有较强的参考意义，能在一定程度帮忙到你。Core.inRange()方法的具体详情如下：
包路径：org.opencv.core.Core
类名称：Core
方法名：inRange

Core.inRange介绍

[英]Checks if array elements lie between the elements of two other arrays.

The function checks the range as follows:

• For every element of a single-channel input array:

dst(I)= lowerb(I)_0

• For two-channel arrays:

dst(I)= lowerb(I)_0

• and so forth.

That is, dst (I) is set to 255 (all 1 -bits) if src (I) is within the specified 1D, 2D, 3D,... box and 0 otherwise.

When the lower and/or upper boundary parameters are scalars, the indexes (I) at lowerb and upperb in the above formulas should be omitted.
[中]检查数组元素是否位于其他两个数组的元素之间。
该函数检查范围如下：
*对于单通道输入阵列的每个元素：
dst（I）=低RB（I）0
*对于双通道阵列：
dst（I）=低RB（I）0
*等等。
也就是说，如果src（I）在指定的1D、2D、3D…范围内，则将dst（I）设置为255（所有[$1$]-位），。。。框，否则为0。
当下边界和/或上边界参数为标量时，应忽略上述公式中lowerb和upperb处的索引(I)。

代码示例

代码示例来源：origin: kongqw/OpenCVForAndroid

private void rgba2Hsv(Mat rgba) {
  Imgproc.cvtColor(rgba, hsv, Imgproc.COLOR_RGB2HSV);
  //inRange函数的功能是检查输入数组每个元素大小是否在2个给定数值之间，可以有多通道,mask保存0通道的最小值，也就是h分量
  //这里利用了hsv的3个通道，比较h,0~180,s,smin~256,v,min(vmin,vmax),max(vmin,vmax)。如果3个通道都在对应的范围内，则
  //mask对应的那个点的值全为1(0xff)，否则为0(0x00).
  int vMin = 65, vMax = 256, sMin = 55;
  Core.inRange(
      hsv,
      new Scalar(0, sMin, Math.min(vMin, vMax)),
      new Scalar(180, 256, Math.max(vMin, vMax)),
      mask
  );
}

代码示例来源：origin: us.ihmc/IHMCPerception

public static void thresholdImage(Mat hsvImage, Mat thresholdedImage, HueSaturationValueRange hsvRange)
{
 Core.inRange(hsvImage, hsvRange.getMin(), hsvRange.getMax(), thresholdedImage);
}

代码示例来源：origin: us.ihmc/ihmc-perception

public static void thresholdImage(Mat hsvImage, Mat thresholdedImage, HueSaturationValueRange hsvRange)
{
 Core.inRange(hsvImage, hsvRange.getMin(), hsvRange.getMax(), thresholdedImage);
}

代码示例来源：origin: nroduit/Weasis

private static void exludePaddingValue(Mat src, Mat mask, int paddingValue, int paddingLimit) {
  Mat dst = new Mat();
  Core.inRange(src, new Scalar(paddingValue), new Scalar(paddingLimit), dst);
  Core.bitwise_not(dst, dst);
  Core.add(dst, mask, mask);
}

代码示例来源：origin: us.ihmc/ihmc-perception

Mat mat = hsvRangeMatEntry.getValue();
Core.inRange(medianBlurredMat, hsvRange.getLowerBoundOpenCVScalar(), hsvRange.getUpperBoundOpenCVScalar(), mat);

代码示例来源：origin: us.ihmc/IHMCPerception

Mat mat = hsvRangeMatEntry.getValue();
Core.inRange(medianBlurredMat, hsvRange.getLowerBoundOpenCVScalar(), hsvRange.getUpperBoundOpenCVScalar(), mat);

代码示例来源：origin: openpnp/openpnp

@Override
  public Result process(CvPipeline pipeline) throws Exception {
    Mat mat = pipeline.getWorkingImage();
    Mat mask = mat.clone();
    Mat masked = mat.clone();
    Scalar color = FluentCv.colorToScalar(Color.black);
    mask.setTo(color);
    masked.setTo(color);
    // FCA Change to have the possibility to work inside the interval or outside (when min>max)
    Scalar min;
    Scalar max;
    if (hueMin <= hueMax) {
      min = new Scalar(hueMin, saturationMin, valueMin);
      max = new Scalar(hueMax, saturationMax, valueMax);
    }
    else {
      min = new Scalar(hueMax, saturationMin, valueMin);
      max = new Scalar(hueMin, saturationMax, valueMax);
    }
    Core.inRange(mat, min, max, mask);
    if (hueMin <= hueMax) {
      Core.bitwise_not(mask, mask);
    }
    mat.copyTo(masked, mask);
    return new Result(masked);
  }
}