基于MATLAB的机器视觉颜色识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现实时颜色识别，通过图像输入自动检测并分类场景中的主导颜色区域，支持预设色域或自定义颜色分类，适用于工业视觉检测和图像分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的机器视觉颜色识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的机器视觉颜色识别系统，能够通过摄像头或图像输入实时检测并分类场景中的主要颜色。系统采用HSV颜色空间分析和图像处理技术，可自动识别图像中的主导颜色区域，并按照预设颜色分类进行标记和统计。该系统适用于工业品颜色质检、交通信号识别、物体分拣等多种应用场景。

功能特性

• 双模式处理：支持实时视频流处理和静态图像分析两种工作模式
• 多源输入：兼容USB摄像头、网络摄像头以及JPG、PNG、BMP等格式的静态图像
• 智能识别：基于HSV颜色空间的阈值分割技术，准确识别红、绿、蓝等基础颜色
• 可视化结果：在原图像上使用边界框标记识别出的颜色区域
• 详细统计：提供颜色区域的面积、位置坐标等属性统计表
• 分析报告：自动生成包含识别成功率、颜色分布等数据的文本报告
• 参数可调：支持颜色阈值范围、识别区域设置等参数灵活配置

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 选择模式：根据需求选择实时视频处理或静态图像分析模式
3. 配置参数：设置颜色阈值、识别区域等参数（可使用默认配置）
4. 开始识别：

- 视频模式：自动连接摄像头并开始实时识别 - 图像模式：选择待分析图像文件进行处理

1. 查看结果：在界面中实时查看识别结果，获取统计数据和分析报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：

- 支持USB或网络摄像头连接 - 4GB以上内存 - 适用于实时处理的CPU性能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像采集模块的初始化、实时视频流处理循环控制、静态图像加载与分析、颜色空间转换与阈值分割算法、区域特征提取与统计计算、图形用户界面的交互逻辑以及识别结果的可视化输出。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，实现完整的颜色识别流程。