基于颜色直方图的危险品识别（MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-07-31 23:15:38 发布

DevScribe

最新推荐文章于 2025-07-31 23:15:38 发布

阅读量100

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： matlab 人工智能计算机视觉 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevScribe/article/details/132807389

Matlab 专栏收录该内容

181 篇文章

已下架不支持订阅

本文介绍了如何使用MATLAB进行危险品识别，主要依赖颜色直方图。通过读取危险品图像，转换为HSV颜色空间，提取色调通道并计算直方图，建立颜色模型。接着，对测试图像进行同样处理，比较直方图差异，设定阈值判断是否为危险品。此方法在实际应用中可能需结合更多特征和机器学习提升准确性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于颜色直方图的危险品识别（MATLAB代码）

危险品识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，可以应用于安全监控、自动化检测等领域。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编写基于颜色直方图的危险品识别算法。

颜色直方图是一种用于描述图像颜色分布的统计特征。通过分析图像中不同颜色的像素数量，我们可以获得关于图像颜色分布的信息。在危险品识别中，我们可以利用颜色直方图来区分不同的危险品。

下面是基于颜色直方图的危险品识别的MATLAB代码示例：

% 读取危险品图像
dangerousImage = imread('dangerous_image.jpg');

% 将图像转换为HSV颜色空间
hsvImage = rgb2hsv(dangero

了解本专栏

已下架不支持订阅

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

DevScribe

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

已下架不支持订阅

基于MATLAB的颜色直方图危险品识别

CyberOI的博客

09-12

通过统计不同颜色区间的像素数量，我们可以获得一种描述图像颜色分布的特征向量。接着，我们计算H通道的颜色直方图，将其分割为一定数量的区间。通过使用MATLAB编程语言和颜色直方图特征，我们可以实现一个简单的危险品识别系统。通过分析物体的颜色特征，我们可以建立一个简单而有效的危险品识别系统。在危险品识别的步骤中，你可以根据具体的危险品颜色特征设定阈值或使用机器学习算法进行分类。这里的实现仅仅展示了如何提取颜色特征和计算颜色直方图，真实的危险品识别系统需要根据具体情况进行更多的处理和优化。

【图像识别】基于颜色直方图实现危险品识别matlab代码

m0_60703264的博客

11-22

139

直方图均衡化（ Histogram Equalization，HE）技术可以在图像增强[2]、光照补偿[3]、图像去雾[4-5]多个领域取得很好的效果，可见其应用范围广。。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【危险品识别】基于matlab颜色直方图危险品识别【含Matlab源码 470期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

03-08

1229

颜色直方图危险品识别完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

【危险品识别】颜色直方图危险品识别【含Matlab源码 470期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

02-06

853

颜色直方图危险品识别完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

基于颜色直方图的危险品识别——matlab实现

m0_47037246的博客

07-14

121

首先，我们需要准备一组包含危险品和非危险品的图像样本。在工业和商业领域，危险品的识别和处理是至关重要的。本文旨在介绍一个基于颜色直方图的危险品识别方法，使用Matlab实现。另外，为了避免样本图像不同大小带来的影响，我们需要将所有图像缩放到同一个大小。通过上述步骤，我们可以实现一个基于颜色直方图的危险品识别系统。在实际使用时，我们需要根据具体的应用场景来选择样本图像和调整变量参数。接着，我们需要从测试图像中提取颜色直方图，并使用已计算的直方图进行比对。接下来，我们需要计算每个图像的颜色直方图。

基于Matlab颜色直方图的危险品检测警报系统

2301_79809972的博客

06-05

773

一、项目背景与意义随着工业生产与物流运输的快速发展，对危险品的管理和监控需求日益增加。传统的危险品检测方式往往依赖于人工识别，这种方式效率低下、易出错，且无法满足大规模、高效率的检测需求。因此，本项目旨在利用Matlab软件平台，结合颜色直方图技术，开发一套高效、准确的危险品检测警报系统。该系统能够自动对危险品进行识别，并在发现危险品时发出警报，从而保障生产安全，降低事故风险。二、项目目标实现危险品自动识别：通过颜色直方图技术，对危险品图像的颜色分布进行分析，实现危险品的自动识别。

基于Matlab颜色直方图的危险品识别算法及实现

ByteJolt的博客

08-07

111

该算法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。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。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。基于Matlab颜色直方图的危险品识别算法及实现。

【裂缝识别】基于matlab计算机视觉断裂裂缝识别【含Matlab源码 2049期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

08-24

2570

计算机视觉断裂裂缝识别完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

【裂缝识别】基于matlab GUI路面裂缝识别（带面板）【含Matlab源码 009期】

最新发布

2401_83064972的博客

07-31

283

一般而言，在 MATLAB 中数据的存储与计算都是以进行的，但有多种显示形式。在默认情况下，若数据为整数，就以整数表示;若数据为实数，则以。用户可以改变数字显示格式。控制数字显示格式的命令是format，其调用格式如表 3-6所示。①演示：结果中只输出正负号和空格表示正负数和0②演示：若结果为无理数便输出小数的形式。

泰勒图中RMSD和RMSE是一个指标吗？

jerry003的博客

07-29

146

RMSD和RMSE是一个指标吗？

2025年KBS顶刊新算法-向光优化算法Phototropic growth algorithm-附Matlab免费代码

群智能算法开发

07-29

874

文章提出了一种称为向光生长算法（PGA）的新型优化算法，其灵感来自植物细胞响应阳光的生长模式。所提出的算法已经在两个基准测试函数套件CEC 2017和CEC 2020上进行了评估，并根据获得的解决方案的质量与其他已建立的metaheuristic-optimization算法进行了比较。PGA的有效性通过在六个具有约束的具有挑战性的工程设计问题上对其进行测试得到进一步证明，展示了其在解决未知搜索空间的现实世界问题时的稳健性。

多场景-阶梯式碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化（MATLAB模型）

2408_88910159的博客

07-31

348

同时，精确核算燃气轮机（Gas Turbine, GT）和燃气锅炉（Gas Boiler, GB）等关键设备的。根据负荷响应特性，将需求响应（Demand Response, DR）划分为。，则重点考虑了用能侧电能与热能之间的相互转换潜力，构建了相应的响应模型。（如不同季节、不同能源价格、不同负荷水平等）进行仿真分析。的数学模型，量化分析电价变动对负荷需求的影响；可再生能源：风电机组（WT）、光伏机组（PV）场景 4: 不考虑碳交易机制且不考虑需求响应。场景 2: 碳交易机制下考虑需求响应;

基于EKF的单站相位差变化率定位实现

yugi987838的博客

07-28

320

该方法已在MATLAB R2024a环境下验证，建议配合Parallel Computing Toolbox加速大规模计算。对于超密集部署场景（>100锚点），推荐采用GPU并行化方案（CUDA内核）。

基于MATLAB的危险品及枪支颜色识别警报系统

资源摘要信息:"基于颜色直方图的危险品识别程序，结合枪支识别与颜色识别功能，采用MATLAB编程语言实现。程序通过GUI界面进行交互，能够自动识别图片中的危险品，并在检测到枪支时触发警报。完整的程序包含多个文件...