【树莓派4B学习】十一、树莓派4B实现颜色识别

这篇博客介绍了如何在树莓派4B上使用HSV模型进行颜色识别,通过OpenCV库实现了从视频帧中提取颜色、设置HSV阈值、获取mask、图像腐蚀与膨胀、轮廓识别、外接圆计算和矩的应用,并提供了详细的示例代码。

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一、颜色的基础知识

1、彩色模型

数字图像处理中常用的采用模型是 RGB(红,绿,蓝)模型和 HSV(色调,饱和度,亮度),RGB 广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机,我们平时的图片一般都是 RGB 模型。而 HSV 模型更符合人描述和解释颜色的方式,HSV 的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。

2、HSV模型

HSV 模型中颜色的参数分别是:色调(H:hue),饱和度(S:saturation),亮度(V:value)。由 A. R. Smith 在 1978 年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(HexconeModel)。

  • 色调(H:hue):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:saturation):取值范围为 0.0~1.0,值越大,颜色越饱和。
  • 亮度(V:value):取值范围为 0(黑色)~255(白色)。

二、介绍几个函数

1、设置 HSV 红色阈值
redLower = np.array([170, 100, 100])
redUpper = np.array([179, 255, 255])
### 树莓派颜色识别分拣系统的设计与实现 构建一个基于树莓派颜色识别分拣系统涉及硬件连接、软件编程以及算法实现等多个方面。以下是详细的指导内容。 #### 硬件设计 在硬件部分,需要选择合适的传感器和执行器来完成颜色识别和分拣任务。以下是一个推荐的硬件配置方案: - **主控设备**:树莓派4B(4GB),超频至2.0GHz以提升性能[^3]。 - **视觉传感器**:使用RGB相机(如树莓派摄像头模块)进行颜色识别。 - **深度传感器**(可选):如果需要更精确的空间定位,可以添加Intel RealSense D435i深度相机[^3]。 - **执行器**:使用步进电机或伺服电机控制机械臂或传送带,完成分拣动作。 - **电源管理**:12V锂电池配合降压模块,为所有设备提供稳定电源。 #### 软件架构 软件部分主要分为以下几个模块: - **图像采集与预处理**:通过树莓派摄像头获取实时视频流,并进行必要的预处理操作。 - **颜色识别算法**: - 使用HSV颜色空间过滤技术快速定位目标颜色对象[^3]。 - 可结合形状检测进一步提高识别精度。 - **决策逻辑**:根据识别结果生成分拣指令。 - **执行器控制**:通过GPIO接口驱动步进电机或伺服电机完成分拣动作。 以下是一个简单的代码示例,展示如何使用OpenCV进行颜色识别: ```python import cv2 import numpy as np # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 定义颜色范围(以红色为例) lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) while True: # 获取帧 ret, frame = cap.read() # 转换到HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) # 寻找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制边界框 for contour in contours: if cv2.contourArea(contour) > 100: # 过滤小区域 x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Color Detection', frame) # 按下'q'键退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` #### 数据标注与模型训练 为了提高系统的鲁棒性,可以引入机器学习方法。数据标注是关键步骤之一,工程师可以在产品图像上用软件圈出目标颜色的位置,并打上标签[^1]。随后,利用这些标注好的数据训练一个分类模型,例如使用YOLO算法进行目标检测[^4]。 #### 相关实验与优化 在实际应用中,可能需要对算法进行优化以适应不同光照条件下的颜色变化。此外,还可以尝试语义分割网络(如DeepLab-ResNet)来增强识别效果[^2]。
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