TCS230 颜色传感器TCS230及颜色识别电路颜色传感器TCS230及颜色识别电路颜色传感器TCS230及颜色识别电路

使用stm32驱动OV7725摄像头进行图像实时采集，在tft屏幕上实时显示并识别图像中的特定颜色，在颜色的周围画上框。

很全面的资料 包括芯片介绍 使用的51单片源程序等等

可以在屏幕上取颜色,然后转换成不同色坐标下的值. 对于做颜色转换比较有用,另外也是个不错的抓屏工具. 选取范围后,双击左键或者单击右键,能把选取图像拷贝的 剪贴板里.

本代码是经过调试的稳定版本，颜色识别准确性高且稳定性好。在智能搬运赛项中取得了省特等奖。

OpenCV色块识别-1Z实验室 作者: 阿凯 出品: 1Z实验室(1zlab) Make Things Easy 前言 在OpenCV上实现颜色识别是很多人入门计算机视觉(OpenCV)首先会去学习的算法. 而且颜色识别可以广泛应用于色块追踪, 巡线等机器人项目. 为了方便大家入门OpenCV以及使用OpenCV实现颜色识别, 阿凯编写了相关的上位机脚本, 同时也有. 刚开始的时候, 你的精力可以放在算法流程上面, 没必要在前期过于关注代码的细节. 脚本的代码阿凯也是逐行注释的, 也可以作为你的项目参考 . 备注: 代码兼容Windows, Mac, Ubuntu 目录 1选择ROI区域 桌面上放置着一个瓶盖, 如果我们想识别蓝色瓶盖的话, 第一步就需要截取蓝色瓶盖的蓝色区域的子图(ROI, Region Of Interest, 感兴趣区域). 选择ROI区域代码在01-选择ROI区域

众所周知，在一些施工工地，必须明确佩戴安全帽。可以对生命安全起到保障作用。该课题为常见的安全帽的识别，主要分为红色，蓝色，黄色三类安全帽。而安全帽的主要是红色，蓝色，黄色，而我们知道，任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的，即RGB。通过R G B不同比例的组合，可以定位出红色，蓝色，黄色。但是现实中的图片，往往伴随着周边建筑物，植物等也有类似颜色，这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位，这时候还需要结合形态学的知识，将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉，留下精确的交通标志的轮廓，再原图基础上给显示出来，接下来分割出交通标志图片，进行神经网络的训练，从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面。

彩色模型   数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。 HSV模型 HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 (1)色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，

VehicleColorID 使用YOLOv3进行对象分割，并使用颜色直方图和kNN分类器进行颜色识别。 需要图书馆 OpenCV-4.2 枕头-6.1 脾气暴躁-1.18.1 Matplotlib-3.1.3 其他需求 Darknet和YOLOv3 cfg和权重已安装。 按照上的说明安装Darknet。 color_feature_extractor和knn模块需要与VehicleColorID文件放置在同一文件夹中。 这些文件应放置要检测的颜色数据集。 训练数据生成 使用以下命令运行color_feature_extractor.py：python color_feature_extractor.py --path $ COLOR_DATASET_PATH $ 运行分类器 在COCO数据集上预训练的YOLOv3用作对象检测器，基于颜色的kNN分类器可预测检测到的对象的颜色。

TCS230 是美国TAOS 公司生产的一种可编程彩色光到频率的传感器。该传感器具有分辨率高、可编程的颜色选择与输出定标、单电源供电等特点；输出为数字量，可 直接与微处理器连接。