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利用OpenCV进行颜色识别。

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简介：
通过利用VS2017和Windows 10作为编译环境，该项目包含了三种不同的颜色识别技术方案。这些方案均可以直接在VS2017环境中进行打开并执行，方便了开发者的调试和测试过程。

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  • 利用OpenCV进行颜色识别的实现
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    本项目采用OpenCV库探索色彩识别技术，通过图像处理和机器学习方法准确提取并分类不同颜色，适用于自动化监控、机器人视觉等领域。 本段落详细介绍了如何使用Opencv进行颜色识别，并具有一定的参考价值，适合对此感兴趣的读者阅读。
     
  • 利用OpenCV进行颜色识别的实现
    优质
    本文章介绍了如何使用OpenCV库在Python中实现颜色识别技术。它涵盖了从图像获取到特定颜色物体检测的基本步骤和技巧。适合对计算机视觉感兴趣的初学者参考学习。 在数字图像处理领域中常用的色彩模型包括RGB（红、绿、蓝）模型和HSV（色调、饱和度、亮度）模型。其中，RGB模型被广泛应用于彩色显示器和视频摄像机，并且我们平时所使用的大多数图片都是基于这种模式的。相比之下，HSV模型更贴近人们描述颜色的习惯方式，它的颜色表示对人类来说更加自然直观。 HSV色彩空间由A. R. Smith在1978年提出，也称为六角锥体模型(Hexcone Model)。该模型中的三个参数分别是：色调（H: hue），饱和度（S: saturation）以及亮度（V: value）。其中，色调用角度表示，范围为0°到360°；以红色作为起始点，并沿逆时针方向进行计算，即红色对应于0°。
     
  • Qt中使用OpenCV进行颜色识别.rar
    优质
    本资源为一个关于在Qt开发环境中利用OpenCV库实现颜色识别功能的项目压缩包。内含源代码和详细文档，适合初学者学习和参考。 Qt与OpenCV颜色识别技术结合使用可以实现高效的图像处理功能。在C++环境下进行颜色识别编程能够充分利用这两种库的优势，为用户提供强大的视觉应用开发工具。通过将OpenCV的图像处理能力集成到Qt的应用程序框架中，开发者可以获得一个既美观又实用的颜色检测解决方案。这种组合不仅简化了代码编写过程，还提高了应用程序的整体性能和用户交互体验。
     
  • 使用Python和OpenCV进行红绿颜色识别
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    本项目利用Python编程语言结合OpenCV库，实现对图像中红色与绿色的精确识别。通过色彩空间转换及阈值处理技术，有效提取目标颜色信息，在视觉检测、机器人导航等领域具有广泛应用价值。 为了更准确地调整红色和绿色的HSV值，我使用了`cv2.createTrackbar()`函数创建六个滚动条。 首先，创建用于设定HSV最低值的滚动条： ```python cv2.createTrackbar(H_min, image, 35, 180, nothing) cv2.createTrackbar(S_min, image, 43, 255, nothing) cv2.createTrackbar(V_min, image, 46, 255, nothing) ``` 接着，创建用于设定HSV最高值的滚动条： ```python cv2.createTrackbar(H_max, image, 0, 180, nothing) ```
     
  • 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。
     
  • 在Python-OpenCV中进行摄像头颜色识别
    优质
    本文章介绍了如何利用Python和OpenCV库来实现摄像头下的颜色识别功能。通过简单的代码示例，帮助读者掌握基础的颜色检测技术，并为更复杂的应用奠定理论与实践基础。 这是在Python2.7与OpenCV2.0环境下实现的摄像头颜色识别程序。
     
  • OpenCV 1.0颜色识别
    优质
    本项目介绍如何使用OpenCV 1.0库进行颜色识别的基本方法和技术，包括图像处理、HSV色彩空间转换及特定颜色物体检测。 利用OpenCV 1.0对图像中的各种颜色进行识别，代码简单易懂。
     
  • OpenCV C++颜色识别
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 颜色分类与昼夜识别：利用OpenCV进行图像处理和分类
    优质
    本项目采用OpenCV库对图像进行颜色分类及昼夜场景识别，通过算法优化实现精准的颜色分割和光照条件判断。 颜色分类LeetCode日夜图像分类器该存储库包含使用OpenCV和零机器学习通过图像处理实现的昼夜图像分类。 先决条件：该项目是使用python3.6.7以及以下包开发的，不需要GPU。 - numpy==1.16.4 - pandas==0.24.2 - seaborn==0.9.0 - matplotlib==3.0.3 - opencv-python - jupyterlab 可以通过运行 `pip install -r requirements.txt` 来安装所需的依赖项。 数据集：白天/黑夜图像的数据集由200张RGB彩色图片组成，分为白天和夜晚两类。每类各包含100张图片，这为我们提供了一个平衡的数据集。 方法： 第一步：加载并可视化数据 通过查看数据可以帮助我们了解其中的特征： - 白天的图像通常比夜间的更亮。 - 夜间图像中会出现一些非常明亮的小点，导致整个图像亮度变化更大。 - 白天的图片有更多的灰色和蓝色调色板。 第二步：预处理数据 所有输入的数据应保持一致的形式。我们将对所有的图象进行调整以确保一致性。