计算机视觉技术颜色、运动与边缘

资 源 简 介

计算机视觉技术颜色、运动与边缘

详 情 说 明

计算机视觉技术中的颜色、运动与边缘检测是构建智能感知系统的三大核心要素，它们分别从不同维度解读视觉信息。

颜色检测 通过分析像素的RGB/HSV值来识别特定颜色范围，常用于物体追踪（如识别交通灯）、色块分类等场景。关键点在于色彩空间的选择和阈值设定，例如HSV空间能更好应对光照变化。

运动追踪 基于帧间差分法或光流法捕捉动态变化，可检测视频中的移动物体（如行人、车辆）。背景减除和卡尔曼滤波是优化追踪效果的常用技术，需处理噪声和遮挡问题。

边缘检测 通过Canny、Sobel等算子提取物体轮廓，将图像简化为线条结构。边缘信息是形状识别的基础，常与霍夫变换结合用于检测直线或圆形等几何特征。

三者常协同工作——例如先通过颜色定位目标区域，再用边缘检测细化轮廓，最后通过运动分析预测轨迹。实际应用中还需考虑实时性优化与多传感器融合。