机器视觉系统实例--颜色识别系统

资 源 简 介

机器视觉系统实例--颜色识别系统

详 情 说 明

颜色识别是机器视觉中的基础应用，常用于工业分拣、机器人导航等场景。基于MATLAB的实现通常包含以下核心环节：

图像采集与预处理 通过摄像头或现有图像获取原始数据，进行去噪、增强等操作。MATLAB的图像处理工具箱提供imread、imfilter等函数简化这一过程，重点在于消除光照不均对颜色判断的干扰。

色彩空间转换 RGB空间对光线敏感，通常需转为HSV（色相-饱和度-明度）空间。色相通道（H）能更稳定地表征颜色属性，MATLAB中rgb2hsv函数可快速完成转换。饱和度（S）和明度（V）可用于后续过滤低质量像素。

颜色阈值分割 在HSV空间中定义目标颜色的范围阈值（如红色对应H值0-10或340-360），通过逻辑运算提取掩膜。MATLAB的roicolor或自定义条件矩阵可实现这一步，需注意阈值重叠区的处理。

形态学优化 对二值化后的掩膜进行腐蚀、膨胀操作，消除细小噪点并连通区域。imopen、imclose等函数能有效修正分割结果，提升 blob 检测的准确性。

目标定位与输出 结合regionprops函数获取连通区域属性（中心坐标、面积），过滤过小区域后输出结果。可叠加原图绘制边界框，或触发后续控制指令。

扩展思路： 动态阈值适应不同光照条件 多颜色并行识别时需处理交叉干扰 嵌入式部署时可考虑代码生成器转为C/C++