線纜顏色順序檢測（續）

2021-08-30 11:01:08 字數 1472 閱讀 5728

接上篇，

原來的演算法使用hsv顏色空間，對一些顏色不能區分，而且經過後續測試，對光照的變化的魯棒性也沒有cielab顏色空間好。

cvtcolor(src_all, hsv, cv_bgr2lab);
float l[width] = ;


float a[width] = ;


float b[width] = ;


float ll[width] = ;


float aa[width] = ;


float bb[width] = ;


int pointcount[width] = ;


for (int i = 0; i < hsv.size().width; i++)


l[i] = h;


a[i] = s;


b[i] = v;


}
繪製的折線圖

然後進行分割

//需要對資料進行平滑


int filtersize = 5;


for (int i = filtersize; i < width- filtersize; i++)


ll[i] = suml / (filtersize * 2 + 1);


aa[i] = suma / (filtersize * 2 + 1);


bb[i] = sumb / (filtersize * 2 + 1);


}//用球包含空間附近的點


for (int i = 0; i < width; i++) }}


//pointcount找極小值


int position[30] = ;


int position_left[30] = ;


int position_right[30] = ;


int current_position_count = 0;


bool done_flag = 0;


for (int i = 1; i <= 35; i++)


}//如果和所有的都不符合，建立新的的position


if (!done_flag)}}}
處理後結果

黑色線是處理後指標，藍色點是指標的極小值。

效果比使用hsv顏色空間好很多，而且由於使用的新的演算法，考慮了線纜的空間約束，識別的穩定性大幅提高。

顏色識別仍使用歐式距離的方式，但是考慮到光照的不均勻和變化，可以把l通道適當壓縮，把明暗不同的相同顏色識別為一種。

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