В этой статье простой способ, чтобы обнаружить некоторые цвета в изображении будут объяснены. Это позволяет приложению действовать, когда объект с желаемым цветом показывает в веб-камеру, например. Метод очень прост и не принять во внимание другие кадры видео ни очень прочный изменениям освещенности, но работает достаточно хорошо, чтобы играть с ним немного.
<Р> немного поговорить о цвете imagesTo обнаружить цвет в изображении, мы должны, во-первых, чтобы понять, как цвета хранятся в памяти и как с ними работать.
Мы начнем с биологической мотивации: как видит человеческий глаз цвет (я ни в коем случае эксперт в человеческое зрение, но я могу дать мотивацию для изучения цветных изображений) человеческой сетчатки имеет, по сути, два типа клеток : колбочек и палочек. Стержни способны захватывать интенсивность света, который они получают (и несут ответственность за ночного видения). Конусы делятся на три типа: красного, зеленого и синего, и каждый отвечает на длинах волн света из цветов своими именами. Информация из трех типов колбочек собран в цветовую информацию мы воспринимаем.
Это означает, что цвет не является свойством объекта, но ощущение от восприятия нашей системе видения в зависимости от освещения, что отражает объект. Различные животные видят те же объекты в разные цвета, так как каждый визуальная система имеет свои специфические особенности. Люди thrichromatic, но есть животные, которые просто двухцветный (если я не ошибаюсь, коровы являются примером двуцветные животных). Так как человеческий глаз получает информацию о трех цветовых каналов, изображения более обычно представлены в цвете RGB системы.
В этой системы, каждый цвет описан в виде вектора в 3-мерном пространстве, где каждый цвет соответствует одной оси пространства , Линия от (0, 0) (1, 1) содержит все оттенки серого, от чисто белого до черного чистого.
<Р>
<р> Зная, что каждый цвет состоит из 3 компонентов мы можно попробовать классифицировать цвета на основе евклидово расстояние между точками в системе RGB
<р> (R1 - R2). 2+ (G1 - G2) 2+ (b1 - b2) 2
<р> Этот подход работает, но я буду говорить здесь о другом цветовой системы, что, возможно полезно при работе с цветами ..
<р> Система цвета HSV представляет цвете вектор с тремя компонентами: Hue, Насыщенность и Яркость. В этой системе информация кодируется таким образом, что только оттенок может быть использован для сравнения двух цветов для сходства. Для использования системы HSV в цветовой фильтр необхо