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Halcon颜色识别-单通道/HSV方式/训练学习


Halcon颜色识别-单通道/HSV方式/训练学习



颜色识别的两种简单方式:

1、单通道方式:

目的:通过不同颜色在灰度图中的阈值范围不同来区分颜色

图片

代码


结果


2.HSV方式

HSV是一种比较直观的颜色模型,所以在许多图像编辑工具中应用比较广泛,这个模型中颜色的参数分别是:色调(H, Hue),饱和度(S,Saturation),明度(V, Value)。


色调H

用角度度量,取值范围为360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°


饱和度S

饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色,可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大,颜色接近光谱色的程度就愈高,颜色的饱和度也就愈高。饱和度高,颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0,饱和度达到最高。通常取值范围为0%100%,值越大,颜色越饱和。


明度V

明度表示颜色明亮的程度,对于光源色,明度值与发光体的光亮度有关;对于物体色,此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%(黑)到100%(白)。


halcon代码:

首先通过decompose3算子将图片解离成三通道图

再通过trans_from_rgb算子将解离成的三通道图片转换成HSV


结果:


训练学习的方式

1、创建分类器create_class_mlp

2、从一幅图像中添加训练样本add_samples_image_class_mlp

3、训练模型train_class_mlp

4、在一幅图像中进行识别分类classify_image_class_mlp

识别结果



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