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0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，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