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基于QT5和OpenCV的图像内圆形区域颜色识别

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简介：
本项目利用QT5开发图形界面，并结合OpenCV库实现对特定图像中圆形区域内颜色的有效识别与分析。 使用USB摄像头录制视频，在图像中识别圆形物体并进行颜色识别，然后在图像上显示结果。

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  • 基于QT5和OpenCV的图像内圆形区域颜色识别
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    本项目利用QT5开发图形界面，并结合OpenCV库实现对特定图像中圆形区域内颜色的有效识别与分析。 使用USB摄像头录制视频，在图像中识别圆形物体并进行颜色识别，然后在图像上显示结果。
     
  • 利用OpenCV识别特定颜色区域
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    本项目运用了开源计算机视觉库OpenCV，通过编程实现自动检测和跟踪视频或图像中的特定颜色区域的功能。 通过编程识别特定颜色区域并进行圈定。
     
  • OpenCV识别红色区域
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    本项目利用OpenCV库实现图像处理技术，专注于检测和跟踪视频或图片中的红色区域。通过颜色空间转换与阈值操作，准确捕捉特定色彩信息，在计算机视觉应用中具有广泛用途。 打开一张图像，可以检测其中的所有红色区域。
     
  • 基于OpenCV的颜色识别——图像处理（常规轮廓）
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  • 基于颜色和圆形特征的交通禁令标志识别
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  • 基于OpenCV的车牌颜色识别
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  • OpenCV 1.0颜色识别
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  • OpenCV C++颜色识别
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    本项目利用OpenCV库实现C++编程环境下的图像处理与分析，专注于检测并识别特定颜色的目标物体，适用于机器视觉、机器人导航等领域。 在OpenCV库中实现颜色识别功能是一个常见的计算机视觉任务。首先需要导入OpenCV模块，并读取图像或视频流作为输入数据源。 为了检测特定的颜色，如红色或其他任何颜色，我们需要定义感兴趣颜色的HSV范围（色相、饱和度和亮度）。通过设置阈值来提取这些区域并进一步处理以获取所需的信息。 具体步骤包括： 1. 将BGR格式转换为HSV。 2. 根据选定的颜色设定合适的阈值。 3. 应用掩码将感兴趣的颜色从图像中分离出来。 4. 使用形态学操作（如腐蚀和膨胀）改善提取结果的准确性。 5. 寻找轮廓并在原图中标记出目标颜色的位置。 此外，还可以利用OpenCV提供的各种函数来优化识别过程并提高算法效率。例如，可以使用`cv2.inRange()`进行阈值处理或者采用更高级的方法比如机器学习模型来进行颜色分类任务。 总之，在实现基于OpenCV的颜色检测时需要考虑色彩空间转换、阈值设定以及后续图像处理技术的应用等多方面因素以达到理想的效果。
     
  • OpenCV颜色识别.zip
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    本资源包提供基于OpenCV库的颜色识别程序代码及示例，适用于图像处理与机器视觉项目初学者学习和实践。 OpenCV HSV颜色识别；使用OpenCvSharp进行HSV颜色识别；在C#中实现颜色识别；按照百分比计算颜色。
     
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    本项目基于STM32F103微控制器，采用C/C++编程实现对图像中物体形状与颜色的智能识别。结合硬件与软件优化技术，有效提升图像处理效率与精度。 使用OV7725摄像头模块与STM32F103单片机编写了颜色识别和形状识别程序。