基于颜色特性的目标识别方法

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处理后图像

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

运行环境

基于彩色图像分割的法子 识别目标时,要选取为宜 的颜色空间,常见的颜色空间有RGB,HSV,CMY等。HSV模型才能在一定程度上处理RGB模型的高分散性和高相关性所带来的阈值划分问题。很多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:

腐蚀/膨胀

在图像中识别目标对象才能基于有另另一个多不同的属性,即颜色,纹理,结构。颜色结构是运用最广泛,最容易学习与实现的法子 ,然后接下来采用基于颜色的物体识别法子 。

关于图像处理的膨胀和腐蚀操作:膨胀很多我求局部最大值的操作,相反,腐蚀是求局部最小值的操作。

具体可参考这俩Python+OpenCV教程12:腐蚀与膨胀

先腐蚀后膨胀会分离物体,很多叫开运算,常用来去除小区域物体;

先膨胀后腐蚀会消除物体内的小缝,很多叫闭运算。

注意:腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分!

HSV介绍

对于环境的要求较高,我觉得才能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

通过OpenCV的Python接口来实现物体的颜色结构识别。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。

对基于视觉的机械臂控制来说,机器人视觉是有另另一个多非常重要的部分。机器人才能才能 在视觉的指引下,才能获取目标的正确信息,从而控制机械臂完成指定任务。视觉系统才能才能 在标定的基础上,识别和跟踪目标对象的位置和姿态。

图中黄色圈为最大外接圆,红点为质心

RGB2HSV

原图

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

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