Halcon——颜色检测

最新推荐文章于 2025-06-25 10:03:38 发布

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分类专栏： Halcon

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本文探讨了在工业生产中如何使用HSV颜色空间进行复杂颜色检测，通过HSV转换、阈值处理和形态学操作，实现指定区域黄色电缆的自动识别。步骤包括RGB转灰度、HSV空间转换、饱和度阈值、形状选择和区域减缩，展示了实际的颜色测量应用实例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

工业生产中颜色测量应用比较多的有印刷品的颜色检测、纺织品颜色的检测等。对于颜色检测中比较简单的有指定区域的灰度值大小的比较，比较复杂的有区域内灰度分布。以下是相关的一些常用的算子：
rgb1_to_gray   把RGB图像转换为灰度图像；
trans_from_rgb  把图像转换为XXX 颜色空间的图像；
cfa_to_rgb 把一个单通道颜色滤波阵列图像转换成RGB图像；
gray_histo 获取Image图像Region区域的灰度相对直方图RelativeHisto和绝对直方图AbsoluteHisto；
* color_simple.hdev: segment yellow cable in HSV color space
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle)
for i := 1 to 2 by 1
  
  read_image (Image, 'cable' + i)
  
  decompose3 (Image, Red, Green, Blue)
  
  trans_from_rgb (Red, Green, Blue, Hue, Saturation, Intensity, 'hsv')
  
  threshold (Saturation, HighSaturation, 100, 255)
  
  reduce_domain (Hue, HighSaturation, HueHighSaturation)
  threshold (HueHighSaturation, Yellow, 20, 50)
  
  connection (Yellow, ConnectedRegions)
  
  select_shape_std (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'max_area', 0)
  
  closing_circle (SelectedRegions, Yellow, 3.5)
  
  reduce_domain (Image, Yellow, ImageReduced)
  
  dev_display (HueHighSaturation)
  
  dev_display (ImageReduced)
  
  stop ()
endfor