判断颜色信息-RGB2HSV

前言

项目车号识别过程中,车体有三种颜色黑车黑底白字、红车红底白字、绿车黄底绿字,可以通过判断车体的颜色信息,从而判断二值化是否需要反转,主要是基于rgb2hsv函数进行不同颜色的阈值判断。

MATLAB代码如下:

% /************************************************************************
% * Copyright(c) 2017 ZRJ
% * All rights reserved.
% *
% * File: isGreen.m
% * Brief: 车号区域颜色信息判断算法
% * Version: 1.0
% * Author: ZRJ
% * Email: happyamyhope@163.com
% * Date: 2017/03/28
% * Reference:
% * History:
% * 20170328:得到ROI的颜色信息;
%
% ************************************************************************/
function [ ] = isGreen( )
%程序功能:车号区域颜色信息判断算法;
%输入input:
% roi -- roi color image;
%输出output:
% flip -- flip flag; roi = 'E:\carriage_recognition\train_identification\ROI1095\';
roi_path = [roi,'ROI原图\'];
roi_format = '*.png';
roi_list = dir(strcat(roi_path, roi_format));
roi_num = length(roi_list);%获取图像总数量 for num = 1 : roi_num %逐一读取图像
% num
close all
% HSV颜色信息提取
% roi_name = roi_list(num).name;% 图像名
% roi_image = imread(strcat(roi_path, roi_name));%读取图像
roi_name = [int2str(num), '_number_ROI.png'];
roi_image = imread([roi_path, roi_name]);
%RGB2HSV of ROI
hsv_f = rgb2hsv(roi_image);
H = hsv_f(:,:,1)*180;
S = hsv_f(:,:,2)*255;
V = hsv_f(:,:,3)*255;
[y,x,z]=size(roi_image);
green = 0;
yellow = 0;
for i=1:y
for j=1:x
if(((H(i,j)>=40)&&(H(i,j)<=75)) && (S(i,j)>=60)&&(S(i,j)<=255) && (V(i,j)>=55)&&(V(i,j)<=255))
green = green + 1;%绿像素点统计
elseif(((H(i,j)>=27)&&(H(i,j,1)<=33)) &&(S(i,j)>=60)&&(S(i,j)<=255) && (V(i,j)>=80)&&(V(i,j)<=255))
yellow = yellow + 1;%黄像素点统计
end
end
end ss = x * y;
ratio_g = green *100/ ss;
ratio = (green + yellow) *100/ ss;
flip = 0;
if( ratio > 0.04 && ratio_g > 0.0004 )
flip = 1;
end if ( flip )
bw_name = [roi_name(1: end-4), '_flip'];
imwrite(roi_image, [roi, 'green\', bw_name,'.png']);
end end % end for end % end function

问题总结:

1.注意不同颜色H/S/V的范围,可以根据实际情况设置;

判断颜色信息-RGB2HSV

2.matlab自带的rgb2hsv函数的输出范围是[0 1];

3.判断是否反转的阈值需要根据具体的情况进行设定;

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