基于Matlab颜色直方图的危险品识别算法及实现

基于Matlab颜色直方图的危险品识别算法及实现

随着工业化的发展，化学危险品已经成为了各种场合中不可避免的存在。为了确保生产安全，需要对危险品进行快速准确的检测和识别。本文介绍一种基于Matlab颜色直方图的危险品识别算法，并提供相应的源代码实现。

1. 算法原理

本算法基于颜色直方图特征，通过对危险品图像的颜色分布进行分析，得出每个颜色通道的直方图，并将三个通道的直方图组合成一个特征向量，用于比较不同危险品之间的相似度。

具体步骤如下：

（1）图像预处理

对输入的危险品图像进行灰度化处理，将彩色图像转化为黑白灰度图像。

（2）计算颜色直方图

将灰度图像按照RGB三个通道分别进行处理，计算每个通道的颜色直方图，即统计每个像素在该通道中的取值出现的次数，得到一个以颜色值为横坐标、出现次数为纵坐标的直方图。

（3）特征向量提取

将三个通道的直方图组合成一个特征向量，用于比较不同危险品之间的相似度。具体地，我们将每个通道的直方图先进行归一化处理，统计每个通道中出现次数最多的颜色及其出现次数，将这三个颜色及对应的出现次数组成一个三维向量，即为该危险品的特征向量。

（4）相似度比较

将待识别的危险品图像的特征向量与已知的危险品库中各个危险品的特征向量进行比较，计算它们之间的欧氏距离，距离越小则表示相似度越高，从而可以确定待识别危险品的类别。

2. 算法实现

本文使用Matlab R2021a版本，首先载入待识别的危险品图像和危险品库中的样本图像，将其转化为灰度图像，并利用imhist函数计算每