在OpenCV中使用HSV颜色检测进行目标检测 总览 对象检测器通过颜色检测照片中的对象，并返回它们在照片中的坐标以及大小，形状和其他属性。 当前，可检测到红色，蓝色和绿色的对象。 OpenCV轮廓检测不需要机器学习，因此可以快速解决在生产台上检测物体的问题。 对于HSV颜色编码，与使用RGB颜色编码进行颜色检测相比，对象上的光或阴影级别不那么重要，只要对对象进行明显着色，就可以可靠地对其进行检测。 功能性 检测红色物体 检测蓝色物体 其他可能的功能 能够检测红色，蓝色和绿色以外的颜色的物体 计算照片中特定对象的平均颜色作为对象识别的基本手段的能力 使用机器学习（定制训练的CNN）检测对象的身份，作为更好的对象识别方法

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

该软件包可在 sRGB、Y'PbPr、Y'CbCr、JPEG-Y'CbCr、Y'UV、Y'IQ、Y'DbDr、HSV、HSL、HSI、CIE XYZ、CIE L*a*b*（ CIELAB)、CIE L*u*v* (CIELUV) 和 CIE L*ch (CIELCH) 和 CIE CAT02 LMS。 它既可以用作 C/C++ 程序的一部分，也可以编译为 MATLAB MEX 函数。 为了在 Matlab 中使用，颜色空间通过输入编译为 MEX 函数 mex colorspace.c 在 Matlab 命令控制台上。 作为 MEX 的替代方案，还包括纯 M 代码版本 colorspace.m。 为了在 C 程序中使用，包含一个示例命令行程序 colorcalc。 B = colorspace(S,A) 转换图像 A 的颜色表示，其中 S 是指定转换的字符串。 S 告诉源和目标颜色

【图像识别】基于HSV和RGB模型水果分类matlab源码含 GUI.md

更新：优化了代码，理由numpy的ufunc函数功能替换了之前的双重for循环，测试图片大小为692*1024*3，优化前运行时间为6.9s，优化后为0.8s。 由于工作需要，需要计算颜色直方图来提取颜色特征，但若不将颜色空间进行量化，则直方图矢量维数过高，不便于使用。但是看了opencv API后并未发现提供了相关函数能够在计算颜色直方图的同时进行量化，因此这部分功能只能自己实现。下面分为两个部分进行介绍： 一、颜色空间量化表 由于RGB模型不够直观，不符合人类视觉习惯，因此在进行颜色特征提取前，需要将照片从RGB颜色模型转换为更符合人类视觉的HSV模型。在提取颜色特征时，最常用的方法之一为

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°，

一个关于lab空间颜色分割和hsv色彩空间分割的程序

主要介绍了python下对hsv颜色空间进行量化操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

基于HSV颜色特征图像检索算法在Matlab中的实现，具体算法构成，值得学习。

关于人脸检测的代码，有图，可直接运行，需要2012以上版本的matlab