Matlab机器视觉颜色识别系统实现

Matlab机器视觉颜色识别系统实现

随着人工智能和机器视觉技术的不断发展，计算机对于物体的识别能力越来越强，其中颜色识别作为最基本的识别能力之一，在图像处理中得到广泛应用。本文将介绍如何使用Matlab实现基于机器视觉的颜色识别系统。

一、环境搭建
1.安装Matlab
2.安装Matlab机器视觉工具箱

二、代码实现
1.读取图像文件
首先，我们需要读取图像文件，可以通过imread()函数实现。例如，读取名为“test.jpg”的图片，代码如下：

img = imread('test.jpg');

2.提取颜色特征
提取颜色特征是颜色识别的核心部分。在Matlab中，我们可以使用colorThresholder App进行颜色特征提取。具体步骤如下：

(1)打开colorThresholder App
(2)导入已读取的图像
(3)使用App中的HSV阈值滑块进行调整，直至筛选出目标颜色
(4)点击“Export to Workspace”按钮，将HSV阈值存储到workspace中

通过上述步骤，我们可以得到目标颜色在HSV色彩空间下的范围值。接下来，我们可以使用inRange函数将图像中符合目标颜色范围的像素提取出来，代码如下：

hsv = rgb2hsv(img); %转为HSV色彩空间
mask = inRange(hsv, lower_hsv, upper_hsv); %提取目标颜色像素

其中，lower_hsv和upper_hsv分别表示目标颜色在HSV色彩空间下的下限和上限