基于颜色特性的目标识别方法

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图中黄色圈为最大外接圆,红点为质心

原图

在图像中识别目标对象都须要基于有有两个不同的属性,即颜色,纹理,行态。颜色行态是运用最广泛,最容易学习与实现的土最好的办法,或者 接下来采用基于颜色的物体识别土最好的办法。

参考资料:opencv教程

基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制python+opencv实践

对于环境的要求较高,其实 都须要设定捕获物体半径大小,但最好目标颜色为环境中独一无二的颜色。

开/闭运算的理解

RGB2HSV

通过OpenCV的Python接口来实现物体的颜色行态识别。通过提取目标物体的颜色信息进行HSV阈值分割,得到目标物体的三维坐标。

基于彩色图像分割的土最好的办法识别目标时,要取舍大慨的颜色空间,常见的颜色空间有RGB,HSV,CMY等。HSV模型都须要在一定程度上补救RGB模型的高分散性和高相关性所带来的阈值划分什么的什么的问题 。所以接下来的代码是采用HSV颜色空间进行目标识别,RGB到HSV的转换公式是:

对基于视觉的机械臂控制来说,机器人视觉是有有两个非常重要的累积。机器人不还能能了在视觉的指引下,不还能能获取目标的正确信息,从而控制机械臂完成指定任务。视觉系统须要在标定的基础上,识别和跟踪目标对象的位置和姿态。

补救后图像

运行环境

关于图像补救的膨胀和腐蚀操作:膨胀就是求局部最大值的操作,相反,腐蚀是求局部最小值的操作。

具体可参考这一 Python+OpenCV教程12:腐蚀与膨胀

先腐蚀后膨胀会分离物体,所以叫开运算,常用来去除小区域物体;

先膨胀后腐蚀会消除物体内的小孔,所以叫闭运算。

注意:腐蚀和膨胀是针对图片中的白色累积!

HSV介绍

当然,opencv自身以及集成了各种颜色空间的转换函数,所以在接下来的代码中只需调用其函数即可。

腐蚀/膨胀