Die auf OpenCV basierende Bildfarb- und Formerkennung umfasst normalerweise die folgenden Schritte:
- Lesen von Bildern: Verwenden Sie die Funktion cv2.imread() von OpenCV, um Bilder zu lesen.
- Vorverarbeitung: kann Graustufenkonvertierung, Binärisierung, Filterung usw. des Bildes umfassen, um Rauschen und irrelevante Informationen zu reduzieren.
- Farbidentifikation:
- Farbraumkonvertierung: Konvertieren Sie Bilder vom RGB-Farbraum in den HSV-Farbraum (Farbton, Sättigung, Wert) oder HSL-Farbraum (Farbton, Sättigung, Helligkeit), da einige Farbinformationen im HSV-/HSL-Farbraum einfacher zu verarbeiten sind.
- Farbsegmentierung: Verwenden Sie die Funktion cv2.inRange(), um eine Maske basierend auf einem Farbschwellenwert zu erstellen, um Pixel einer bestimmten Farbe zu trennen.
- Formerkennung:
- Konturerkennung: Verwenden Sie die Funktion cv2.findContours(), um Konturen im Bild zu erkennen.
- Konturfilterung: Filtern Sie Konturen anhand ihrer Fläche, ihres Umfangs, ihrer ungefähren Form und anderer Attribute.
- Konturanpassung: Verwenden Sie die Funktion cv2.minAreaRect() oder cv2.fitEllipse(), um die Kontur anzupassen und genauere Forminformationen zu erhalten.
- Nachbearbeitung: kann morphologische Vorgänge wie Glätten, Dilatation und Erosion von Konturen umfassen, um die Formerkennung zu verbessern.
- Ergebnisanzeige: Verwenden Sie die Funktion cv2.drawContours(), um die erkannten Konturen auf dem Originalbild zu zeichnen, und verwenden Sie die Funktion cv2.imshow(), um die Ergebnisse anzuzeigen.
- Interaktion: Verwenden Sie die Funktion cv2.waitKey(), um auf Benutzereingaben zu warten, um weitere Vorgänge auszuführen oder das Programm zu beenden.
Die Prinzipien der Farb- und Formerkennung basieren hauptsächlich auf den Grundkonzepten der Bildverarbeitung und des Computersehens. Die Farberkennung basiert auf der Analyse und dem Vergleich der Farbwerte von Pixeln in Bildern, während die Formerkennung die Extraktion und Analyse von Konturen in Bildern umfasst. Diese Operationen erfordern oft eine Kombination aus mathematischen Kenntnissen, Bildverarbeitungstechniken und Computer-Vision-Algorithmen.