使用opencv进行颜色序列识别

Question

使用 opencv 进行正确颜色识别的可能机器视觉解决方案是什么？

我必须检查下面连接器的颜色顺序是否正确。 使用颜色识别技术还是模式匹配技术更好？ 有没有更好的方法来解决这个问题？

下图是带彩色电线的连接器，如何检查电线的正确顺序？

Answer 1

我建议执行以下步骤（使用简单的代码说明）：

1. 转换为 Lab 颜色空间；

   https://en.wikipedia.org/wiki/Lab_color_space/

   cv::cvtColor(img,img,CV_BGR2Lab);

2. 获取仅包含电线的子图像

   img = img(cv::Rect(x,y,width,height)); // detect wires

1. 计算每列的平均值并获得一维值向量

   std::vector<cv::Vec3f> aggregatedVector;
   for(int i=0;i<img.cols;i++)
   {
     cv::Vec3f sum = cv::Vec3f(0,0,0);
     for(int j=0;j<img.rows;j++)
     {
       sum[0]+= img.at<Vecb>(j,i)[0]);
       sum[1]+= img.at<Vecb>(j,i)[1];
       sum[2]+= img.at<Vecb>(j,i)[2];
     }
     sum = sum/img.rows;
     aggregatedVector.push_back(sum);
   }
   

2. 使用梯度提取均匀场并获得 20 的向量 价值观

   std::vector<Vec3f> fields
   cv::Vec3f mean = 0;
   int counter =0;
   for(int i=0;i<aggregatedVector.size();i++)
      {
        mean+= aggregatedVector[i];
        if(cv::norm(aggregatedVector[i+1] - aggregatedVector[i]) > /*thresh here */
           {
             fields.push_back(mean/(double)counter);
             mean = cv::Vec3f(0,0,0);
             counter=0;
           }
         counter++
      }
   

3. 计算计算向量和参考之间的颜色距离向量

     double totalError = 0;
     for(int i=0;i<fields.size();i++)
        {
           totalError+= cv::mean(reference[i]-fields[i]);
        }
   

   然后您可以根据误差向量值做出决定。玩得开心！