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图形识别和颜色识别工具。

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简介：
该图形识别代码具备强大的功能，能够准确识别多种颜色和形状。此外，它还能够精确地计算各类几何图形的面积和周长。具体而言，该代码支持识别的形状涵盖了三角形、正方形、长方形、梯形、平行四边形、菱形以及其他类型的四边形，例如五边形、五角星、六边形和其他多边形，同时也能处理椭圆和圆形等曲线形状。在颜色方面，该系统能够识别蓝色、紫色、红色、橙色等多种颜色。该代码基于Python和OpenCV技术实现，若在使用过程中遇到任何无法运行的问题，请随时通过私信与我联系寻求帮助。

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  • RGB颜色识别工具 RGB颜色识别工具 RGB颜色识别工具 RGB颜色识别工具
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    简介：RGB颜色识别工具是一款便捷实用的应用程序，允许用户通过输入颜色值或选择屏幕上的像素来快速获取和应用RGB代码。 PCMCIA, RGB, USB2.0*4, TV-out, IEEE1394接口，五合一卡槽（支持SD、xD、Memory Stick、Memory Stick Pro以及MMC卡），配备6芯锂电池，续航时间约5小时；具备指纹识别器和SRS环绕声效果，并且具有防液体溅落功能。一年部件及人工保修服务，电池提供国际有限保证。 RGB是一种工业界广泛使用的颜色标准，通过调整红（R）、绿（G）以及蓝（B）三个通道的颜色变化及其叠加来生成各种不同的色彩。
     
  • 图像识别和色彩识别工具
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    本工具集提供了先进的图像与色彩识别技术，支持快速准确地提取图片信息及颜色数据，广泛应用于设计、制造、医疗等多个领域。 图形识别代码可以识别多种颜色与形状，并能计算面积与周长。支持的形状包括三角形、正方形、长方形、梯形、平行四边形、菱形、其他四边形、五边形、五角星、六边形及其他多边形，椭圆和圆形等。代码还能够识别蓝色、紫色、红色及橙色等多种颜色。该图形识别系统使用Python和OpenCV编写。
     
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    《OpenMV颜色与形状识别》是一款利用OpenMV微控制器进行图像处理的应用程序，专注于通过摄像头实时检测和追踪特定的颜色及几何形状，适用于机器人视觉、自动化等领域。 使用OpenMV进行颜色识别与形状识别的结合可以实现更精确的目标检测功能。这种方法首先通过摄像头捕捉图像并分析其中的颜色特征，然后进一步利用图像处理技术来辨识特定的几何形态，从而增强系统的智能感知能力。
     
  • LabVIEW颜色识别
    优质
    本项目利用LabVIEW软件开发环境进行颜色识别系统的设计与实现，通过图像处理技术捕捉并分析目标物体的颜色信息，适用于工业检测、机器人视觉等领域。 颜色识别系统在现代工业中的作用至关重要。无论是在材料、工业自动化、遥感技术、图像处理还是产品质量检测等领域，都需要对物体的颜色进行准确的探测与识别。本段落主要介绍了一种基于虚拟仪器的颜色识别系统，该系统利用红外线色差传感器采集被测物体表面的数据，并通过数据采集卡将电压信号传输至LabVIEW虚拟仪器中。随后，虚拟仪器会对这些电压信号进行比对分析，最终确定出被检测物体的表面颜色。
     
  • LabVIEW颜色识别
    优质
    LabVIEW颜色识别项目利用图形化编程环境LabVIEW开发颜色检测与识别系统，适用于工业自动化、质量控制等领域。通过摄像头捕捉图像并运用图像处理技术提取目标物的颜色信息，实现对特定颜色对象的精准定位和追踪。 该程序为LabVIEW颜色识别程序，可以识别多种颜色，亲测可用。
     
  • STM32F103形状与颜色识别-C和C++图像处理
    优质
    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。
     
  • OpenCV 1.0颜色识别
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    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。
     
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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。