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对魔方颜色的识别。
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简介:
通过使用Visual Studio 2015编写的C++程序,并结合OpenCV库,得以实现对魔方各个组成块颜色的精准识别。
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客服
辨
识
魔
方
块
颜
色
优质
学习如何准确快速地辨识魔方每个块的颜色是还原魔方的第一步,也是掌握更多高级解法技巧的基础。 使用OpenCV进行魔方块识别,并在VS2015环境中编程实现。
Qt
魔
方
还原Lesson 5: OpenCV
识
别
颜
色
优质
本教程为《Qt魔方还原》系列课程第五课,主要内容是使用OpenCV库进行颜色识别技术的学习与实践。 使用OpenCV识别魔方图片的颜色,以完成魔方初始顺序的输入。这只是一个关于如何用OpenCV处理一张魔方图片的示例代码。
魔
方
解
魔
机器人:
颜
色
识
别
与解算技巧
优质
本项目介绍了一款能够自动解魔方的机器人系统。该系统通过摄像头捕捉魔方各面的颜色信息,并运用算法计算出最优步骤完成复原,展示了人工智能在解决复杂问题上的强大能力。 通过Windows PC机外接USB摄像头识别魔方颜色序列,并完成求解后通过串口发送至STM32下位机使用Kociemba算法进行求解,同时利用OpenCV-Python库实现图像识别功能。
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
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工具
优质
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。
颜
色
识
别
函数在C语言
魔
方
机器人中
的
应用
优质
本项目探讨了如何利用C语言编写颜色识别函数,并将其应用于魔方解谜机器人的开发中,以实现对不同颜色的准确识别和判断。 在这里与大家分享一个C语言编写的魔方机器人颜色识别程序。
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。
Python+OpenCV精确
识
别
魔
方
颜
色
(HSV参数手动调整及鼠标取
色
)
优质
本项目介绍如何使用Python结合OpenCV库,通过手动调节HSV参数和利用鼠标选取颜色样本,实现对魔方各面颜色的精准识别。 通过拍摄的魔方照片识别每个块的颜色并展示出来。手动调节HSV阈值处理可以实现:使用鼠标点击图像获取HSV值,并可手动更改阈值条件;利用draw函数去掉不符合面积阈值的轮廓。 欢迎讨论相关技术问题和改进方法。原始博客文章提供了更多详细信息,但其中未包含联系方式或链接地址等额外信息。
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。