前言

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本次分享的课题是

🎯基于机器视觉的颜色目标识别

课题背景和意义

传统的机器视觉系统大部分是基于灰度图像进行图像处理，而如果检测颜色则需要选择彩色相机，因为彩色相机可以还原物体的真实色彩。

颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应。我们肉眼所能见到的光线，是由波长范围很窄的电磁波产生；颜色就是人对光的一种感觉，由大脑产生的一种感觉。例如：绿叶反射波长为500~570nm的绿光。

例如初中物理中所学的光的三原色由红、绿、蓝组成，这就是RGB颜色空间，除此之外还有HSV、CMY颜色空间。

实现技术思路

什么是彩色空间

RGB三原色组成了五彩缤纷的世界，通过不同颜色之间的比例搭配得到赤橙黄绿青蓝紫，我们的相机、电视机就是利用颜色空间的模型，因此RGB主要面向硬件模型。色彩强度用0~255表示，总共256的灰度值，最大可呈现的色彩种类为256*256*256=16777216种。

CMY颜色空间它也是一种面向硬件设备（彩色打印机，复印机）的颜色模型，CMY代表青色，深红色和黄色（颜料原色）的组合。这三种颜色是RGB的二次色，用的是另一种方式定义。在机器视觉中涉及不到，这儿不做深入分析。

HSV颜色空间是根据颜色的直观特性，由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。这个颜色模型十分重要，该模型十分接近人对颜色的感知。

H（色调）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算。红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°。

S（饱和度）：取值范围为0～255。

V（亮度）：取值范围为0 (黑色)～255(白色)。

怎么利用彩色空间

(1) 输入图像彩色图像

(2) 将彩色图像转化成所需的空间（按R分量法、最大值法、插值法等）

(3) 在所需的空间进行图像处理

颜色识别的过程

读取图片进行hsv色域转换

frame=cv2.imread('lena.tiff')
src=cv2.imshow('photo',frame)
img_HSV=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)

src=cv2.imshow('HSV',img_HSV)
cv2.waitKey()

对图片特定颜色识别

      for i in contours:  # 遍历所有的轮廓
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(i)  # 将轮廓分解为识别对象的左上角坐标和宽、高
            # 在图像上画上矩形（图片、左上角坐标、右下角坐标、颜色、线条宽度）
            cv2.rectangle(Img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255,), 3)
            # 给识别对象写上标号
            font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
            cv2.putText(Img, str(p), (x - 10, y + 10), font, 1, (0, 0, 255), 2)  # 加减10是调整字符位置
            p += 1

本地摄像头对视频流进行颜色识别

 # 变成二值图像放在binary中
        ret, binary = cv2.threshold(dilation, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
        binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        p = 0
        for i in contours:  # 遍历所有的轮廓
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(i)  # 将轮廓分解为识别对象的左上角坐标和宽、高
            # 在图像上画上矩形（图片、左上角坐标、右下角坐标、颜色、线条宽度）
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255,), 3)
    cv2.imshow('RGB', frame)
    cv2.imshow('HSV', HSV)
    cv2.imshow('MASK', mask)
    cv2.imshow('target', target)
    key = cv2.waitKey(3)