最近两周由于忙于个人项目，一直未发言了，实在是太荒凉了。。。。，上周由于项目，见到Python的应用极为广泛，用起来也特别顺手，于是小编也开始着手学习Python,…下面我就汇报下今天的学习成果吧 小编运行环境unbuntu 14.0.4 首先我们先安装一下Python呗，我用的2.7，其实特别简单，一行指令就ＯＫ sudo apt-get install python-dev 一般安装系统的时候其实python已经自带了，这步基本可以不用做，ＯＫ，我们继续往下走吧，安装python-opencv ,稍后我们需要用到opencv的库，一行指令即可，这也是小编特别喜欢linux的原因： sudo

matlab开发-用摄像机和显示器进行颜色检测。本演示使用Android的Simulink®支持包对三星设备进行编程。

基于深度学习的水下浮标颜色检测系统

今天小编就为大家分享一篇利用python打开摄像头及颜色检测方法，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

使用opencv-python处理人工智能计算机视觉中的小球检测及颜色分类，视频中显示标注后的结果，类似yolov算法检测后的标注框。主要运用到形状轮廓检测以及色彩模型，代码自己书写，亲测调试通过，项目中包含测试视频，简答配置环境即可使用。效果参考：https://www.bilibili.com/video/BV1fZ4y117X3/

基于TCS230的精确颜色检测仪系统研究，周真，孙伟佳，介绍一种基于美国TAOS公司TCS230数字化芯片的便携式颜色检测系统原理；给出了以MSP430单片机为运算、控制核心的硬件设计；提出了以HSV��

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

橙果识别的图像分割 为了识别橙色水果，使用了边缘检测和颜色检测方法。 对于这种方法，我使用了图像分割。 输入图像是在不同照明条件下捕获的桔子的图像，并使用图像分割来检测图像的颜色。 用Python完成的实现。 在该系统中，用户将输入橙色图像。 模型会将图像从RGB转换为灰度图像以进行进一步处理。

本项目介绍了图像和实时视频中的RGB颜色检测。 # 图像颜色检测1. 点击使用图片2. 选择图片来源*演示图像（已在文件中） *浏览图片（使用您自己的支持格式：jpg、bmp、jpeg、png） *来自相机（预览后点击拍摄快照） 3.选择颜色4.开始检测 # 实时视频中的颜色检测1.点击实时视频2. 选择否。 帧，然后单击设置。 （视频直播时长） 3. 选择颜色4. 开始检测-- 在检测到的组件中会出现黑屏。 每当它检测到颜色成分时，它只显示该颜色。--

用于识别火焰颜色的程序，在暗色背景下效果较好，亮色下效果不是很好