opencv颜色识别

 

opencv中的颜色识别模块能够对图像中的颜色进行识别，并且在识别结果中能够显示出具体的颜色。目前 opencv中有以下几种颜色识别方法： 1、直方图均衡化

1、直方图均衡化

直方图均衡化是指将图像的灰度数据转换为一个灰度级排列，并通过计算对数变换，将原图像的灰度级分布转换为均匀分布的过程。直方图均衡化能够减少图像亮度的波动，使图像恢复到更加真实的效果。通过直方图均衡化得到的灰度图像可以增强细节，抑制噪声，对图像进行压缩以及边缘检测等。 直方图均衡化算法的主要思想是：通过对原始图像的灰度数据进行统计和计算，得到一组灰度分布均匀、对比度强的灰度数据；再将这些灰度数据按照一定比例映射到指定阈值上，从而得到一幅新的灰度图像。 直方图均衡化算法在很大程度上改善了原图在亮度、对比度、边缘等方面的信息，增强了图像细节，同时又可以抑制噪声。但是直方图均衡化算法不能解决图像本身存在的边缘和噪声问题，当灰度值较大时，均衡化后的图像细节会丢失或模糊。

2、颜色迁移

颜色迁移是一种基于颜色的图像处理技术，其主要原理是：将图像中的某一颜色或颜色组合迁移到新图像中。它是在不改变原图像数据的前提下，对原图像进行一系列操作，使得新的图像与原图像的色彩具有较高的相似性。该方法可以用来实现色彩匹配、色彩重定位、色彩空间转换、色彩变换和颜色融合等功能。颜色迁移分为两种类型，一种是基于颜色的颜色迁移，另一种是基于颜色空间转换的颜色迁移。 基于颜色的颜色迁移通常使用一种称为“直方图均衡化”或“色彩空间转换”的技术。它通过将一个图像中的某一颜色或元素从图像背景中分离出来，并将其转移到另一个空间中。在新图像中，它与原始图像相似。

3、颜色距离变换

颜色距离变换是一种用于识别图像颜色的方法，在颜色识别过程中，使用了一种灰度变换技术。在该技术中，通过对灰度图像进行改变，然后将灰度图像中的每一个像素点与原图像中的某一个像素点进行对比。如果原图像中的某一个像素点为白色，那么在该颜色距离变换后，其为黑色；如果原图像中的某一个像素点为黑色，那么在该颜色距离变换后，其为白色。在使用这种方法对颜色进行识别时，要注意将灰度图像和彩色图像进行对比。 在对图像进行处理时，通过一系列的计算可以得出每个像素点的灰度值。通过这种方法可以将原图像中的每个像素点变为黑色或者白色，从而可以获取到该像素点的颜色信息。此外，这种方法还可以将不同的颜色进行区分。比如：红和绿两个颜色具有一定的相似性，因此可以利用这种方法对它们进行区分。但是该方法容易受到噪声影响，而且不具备实时性。

4、边缘检测

边缘检测是图像处理中最基础的算法，可以对图像中的物体进行分割，并且在对边缘进行检测的过程中，能够利用边缘检测的结果对图像进行二值化处理。 在 opencv中，可以将边缘检测的结果存储为二值化处理后的图像。这样，就能够在对颜色识别模块进行处理时直接对二值化后的图像进行颜色识别。下面是 opencv中颜色识别模块的一个具体操作过程： 首先需要将灰度图像转换为彩色图像。由于 opencv中的颜色识别模块是采用灰度图像作为输入，因此需要将转换后的彩色图像转换为灰度图像。具体操作如下： 打开 opencv软件，点击【工具箱】-【颜色】-【灰度转换】，然后选择一个合适的颜色识别模板，接着点击【开始转换】。 在 opencv中，打开需要进行处理的彩色图像，点击【开始转换】后，即可将灰度图像转化为彩色图像。

5、线性插值

线性插值是一种在像素间插值的方法，这种方法的优点是可以得到很好的结果，并且能够保留原图像中的主要颜色信息。线性插值也是一种常见的方法，线性插值是指对像素点进行线性插值。在使用线性插值前需要先对图像进行转换，将转换后的图像进行保存，然后使用这种方法进行颜色识别。 通过这种方法能够对原图像中的色彩信息进行保留，但是在实际应用中，这种方法并不能得到很好的效果。例如：在实际应用中，如果在一幅图片上添加了白色和黑色两种颜色，那么可以使用线性插值得到一幅新的图片。但是如果在这两种颜色中添加了一种颜色，那么就需要对之前添加的白色和黑色两种颜色进行线性插值。

6、直方图均衡化+颜色迁移+边缘检测

直方图均衡化是将图像转换成一组灰度值，然后再把灰度值分布均匀的图像转换回一组灰度值分布均匀的图像，这需要对图像进行分割。当图像不是很清晰时，我们可以利用颜色迁移将目标和背景分离。 在颜色迁移中，我们要注意两点： （1）在将目标和背景分离之前，我们需要确定目标和背景的颜色。我们可以通过灰度直方图来确定目标和背景的颜色。 （2）由于目标和背景的颜色不同，它们之间的色差很大，因此我们不能直接将它们分开。我们需要使用边缘检测将目标和背景分离。边缘检测可以为我们提供一些关于目标和背景颜色的信息，从而使我们能够更好地分割出目标和背景。 利用以上方法可以对颜色进行识别，并实现颜色的分割。对于简单的图像可以直接使用直方图均衡化、边缘检测或者颜色迁移来进行颜色识别；对于复杂的图像则需要先将其转换成灰度值分布均匀的图像，然后再进行颜色识别。

7、颜色匹配+边缘检测+距离变换+直方图均衡化

1、颜色匹配：将图片中的各个像素点按照一定的方式进行匹配，其中有两种匹配方式，一种是通过颜色相似度来进行匹配，另一种是通过边缘检测来进行匹配。 2、边缘检测：将图片中的各个像素点按照一定的方式进行边缘检测，其中有一种检测方式是将图片中的所有像素点都作为检测对象，还有一种检测方式是只对部分像素点进行检测。 3、距离变换：将图片中的各个像素点按照一定的距离进行变换，其中有两种变换方式，一种是距离变换，另一种是拉伸变换。 5、颜色匹配+边缘检测+距离变换+直方图均衡化

以下是常用的OpenCV颜色识别代码：

1. 红色颜色识别
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换颜色空间为HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义红色范围
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
lower_red2 = np.array([170, 50, 50])
upper_red2 = np.array([180, 255, 255])
# 创建掩膜
mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red2, upper_red2)
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
# 进行图像处理
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2. 绿色颜色识别
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换颜色空间为HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义绿色范围
lower_green = np.array([35, 43, 46])
upper_green = np.array([77, 255, 255])
# 创建掩膜
mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
# 进行图像处理
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
3. 蓝色颜色识别
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换颜色空间为HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义蓝色范围
lower_blue = np.array([100, 43, 46])
upper_blue = np.array([124, 255, 255])
# 创建掩膜
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
# 进行图像处理
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```