5-3.项目五 人工智能+智能制造：机器人颜色识别-形态学处理和OpenCV颜色识别

人工智能+智能制造机器人颜色识别项

目

五《人工智能技术应用导论》12目录机器人眼中的颜色颜色模型的介绍3平滑滤波4图像基本运算56形态学处理OpenCV颜色识别形态学处理5

图像颜色识别与边缘补充01图像处理技术缺陷运用Python与OpenCV库，实现图像获取及颜色识别，通过设定阈值筛选目标色彩，但可能遗漏边缘信息。

02解决办法引入形态学处理，采用腐蚀膨胀操作，有效补充边缘细节，剔除非关键特征，提升后续识别精度与效果。

形态学处理基本概念腐蚀像土壤侵蚀一样，只侵蚀前景对象的边界，即总是尽量保持前景为白色。如内核在图像中滑动的二维卷积。只有当内核下的所有像素都为1时，原始图像中的像素才会被视为1，否则会被侵蚀，变为零。腐蚀主要就是调用cv2.erode，其中，第一个参数img指需要腐蚀的图；第二个参数kernel指腐蚀操作的内核，默认是一个简单的3X3矩阵，我们也可以利用函数指明它的形状；第三个参数iterations指的是腐蚀次数，默认为1。

膨胀形态学处理主要针对的是二值化图像，即图像中只有黑和白，对应的数据只有0和1，形态学的基本运算包括，腐蚀，膨胀，开操作和闭操作。膨胀与腐蚀正好相反。如果内核下至少有一个像素为“1”，则像素元素为“1”。所以它会增加图像中的白色区域，或者增加前景对象的大小。通常情况下，在去除噪音的情况下，腐蚀后会膨胀。因为，腐蚀消除了白噪声，但它也缩小了我们的对象。所以我们扩大它。由于噪音消失了，它们不会再回来，但我们的目标区域会增加到腐蚀之前的状态。它还可用于连接对象的断开部分。开运算与闭运算

开运算开运算，先腐蚀后膨胀的操作，作用主要用于分离物体，消除小区域闭运算闭运算，先膨胀后腐蚀的操作，主要用于消除物体内部空洞，增强物体之间的连接点OpenCV颜色识别6OpenCV颜色识别

OpenCV色彩空间运用Python与OpenCV库，掌握图像读取及色彩识别技术，了解不同色彩模型的应用场景。颜色模型转换OpenCV中也包含了各种颜色模型。在读取图像时，经常将图像作为灰度图或RGB彩色图读入，而我们实际想使用的是其他颜色模型，这个时候需要进行颜色模型的转换颜色空间代码转换

颜色模型转换：cvtColor函数定义与参数所用函数是cv2.cvtColor(src,code[,dst[,dstCn]])Src是颜色空间模型待改变的图像，即原图像Code是颜色空间转换的代码；其有多种颜色空间模式选项，如常见的有RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIEXYZ、CIELab8种dst是与src图像大小和深度相同的输出图像，

它是一个可选参数dstCn是目标图像中的通道数，如果参数为0，则通道数将自动从src和代码导出；它是一个可选参数；最终返回值返回一个图像。经常使用的方法是直接进行图像类型转换，即参数dst和dstCn使用默认值。

颜色空间代码转换：其他颜色空间转换介绍BGR与其他颜色空间转换BGR转RGB适配显示器，BMP格式无需转换直接存储。

BGR转灰度与HSVBGR转灰度用于图像处理，HSV颜色空间便于人类识别和颜色提取。

特定颜色识别颜色识别原理不同颜色是通过各个颜色通道不同的占比获得的，而不同颜色模型，同一种颜色，各个通道的范围也是不一样的，需要根据选择的模型，并且对照颜色范围表，设定通道范围值，才能够识别具体的颜色。

常用颜色模型这里介绍RGB和HSV颜色模型，特定颜色对应的各个通道取值范围也不同，分别介绍RGB颜色模型，因为它是硬件，如显示器常用的颜色模型，介绍HSV颜色模型，因为它是与人为感知相近的颜色模型。

特定颜色识别：RGB颜色模型RGB颜色模型基础RGB颜色模型具有三个通道，R-Red、G-Green、B-Blue，三个通道的数值分别表示了红色，绿色和蓝色的占比，不同比例的混合，会产生不同的颜色。

举例-1三个颜色通道范围0~255(0，0，0)：黑色(255，255，255)：白色；

举例-2(255，0，0)：红色(0，255，0)：绿色(0，0，255)：蓝色(255，128，0)：橙色(255，153，255)：粉色。

特定颜色识别：HSV颜色模型色相H取值0°-360°，对应红橙黄绿青蓝紫环形排列，OpenCV中转换为0-180范围，红色0°，黄色60°，绿色120°，青色180°，蓝色240°，品红300°。

饱和度S范围0-255，数值越高色彩越纯净鲜艳，单色光纯度直接影响饱和度，高饱和度呈现深色系，低饱和度接近灰色。

明度V范围0-255，最大值对应白色明度，与物体反射率相关，数值降低时颜色逐渐变暗，影响整体视觉亮度感知。HSV颜色模型同样具有三个颜色通道，分别为H-hue、S-saturation、I-value。其中H表示色相，取值范围是0°到360°，对应红橙黄绿青蓝紫的顺序，同时也是一个首尾相接的环形，表示不同波长的光显示出的颜色。特定颜色识别：HSV颜色模型对不同的颜色以及常见的颜色的HSV颜色模型的三通道取值范围如下表所示特定颜色识别：代码编写程序编写在程序编写中，需要识别某种特定的颜色，则需要对相应的颜色模型的颜色通道进行范围限制，达到颜色识别的效果。编程举例在Python语言中，对颜色通道进行范围限制的OpenCV库函数是cv2.inRange。其中，src是