opencv车辆颜色识别

1、opencv形状识别加颜色识别

大概思路如下，可能可以改进：
1. 用Hough变换进行圆检出
2. 对检出的每个圆范围内的颜色做histogram并取出现概率最高的颜色作为该圆的颜色信息
3. 将所有检出的圆的颜色和参照物（小球）的颜色信息进行比较，取最接近的一个进行追踪即可

2、opencv颜色识别代码

#include <iostream>
#include <cv.h>
#include "highgui.h"

#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib, "opencv_core245d.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_highgui245d.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_imgproc245d.lib")
#else
#pragma comment(lib, "opencv_core245.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_highgui245.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_imgproc245.lib")
#endif

int main()
{
 cv::VideoCapture capture(0);
 if (!capture.isOpened())
  return 0;
 cv::Mat image, HSV, channels[3];
 float threshold = 0.3;
 while (capture.read(image))
 {
  cv::cvtColor(image, HSV, CV_BGR2HSV);
  cv::split(HSV, channels);
  cv::threshold(channels[0], channels[1], 15, 1,CV_THRESH_BINARY_INV);
  cv::threshold(channels[0], channels[0], 245, 1,CV_THRESH_BINARY);
  channels[0] += channels[1];
  cv::erode(channels[0], channels[0], cv::Mat::ones(3,3,CV_8UC1), cv::Point(1,1), 3);
  cv::Scalar v = cv::sum(channels[0]);
  int result = v[0] > channels[0].total() * threshold;
  std::cout << result << std::endl;
 }
}

3、Opencv数字图像处理颜色识别问题

你的这个问题要分两步去做，首先是定位，找到你的这个正方形，然后去颜色匹配。所以涉及了两部分代码。扫描一个矩形区域，你的这帧图像里是不是就这么一个矩形区域，还是有别的矩形区域？黄色红色会不会在其他地方也有，这些还没交代清楚。

4、有关OpenCV的颜色识别问题

5、opencv 固定位置颜色识别

先用opencv的长方体识别出正方形，然后计算出相对位置，在识别颜色，挺简单，就是太麻烦，自己慢慢写，能出来

6、opencv进行颜色识别

图片还是视频？
图片的话读到一个Mat里：
Mat img;
img.imread(address,1);
，访问mat的元素就行了：
cout<<img.ptr<uchar>(i,j);
会输出BGR值

7、如何用opencv实现街景红绿灯颜色的识别。

首先要复杂的街景中检测出红绿灯的矩形区域，将其设为ROI区域后再对局部图像进行颜色识别。

8、如何在opencv中实现特定颜色的识别和选取

就是跟PhotoShop里魔术棒差不多？那你首先得确定：
用什么颜色空间：RGB?HSV?YUV?
如何取特征呢：像素值？直方图？
用什么分类器：SVM? 神经网络？

9、opencv 用c++语言 怎样识别出一片区域的红绿灯并判别颜色。

判别颜色：取某区域内颜色的RGB各分量数值(或YUV分量数值)和，分别判断各分量之间的比例关系，当满足一个自己定义的范围时，实现判定。
比如：RGB的比例中R的比例远高于G和B时，判定为红色；R和B、G和B都是前者比例非常大，而且R和G的比例差不多时判断为黄色；G的比例都大于R和B时为绿色。
这个自定义的范围需要用不同的图片、不同照明、不同对比度、不同背景色彩、不同透明度，这些来验证数据，取一个在各种情况下都能工作的范围。

10、opencv颜色识别

打开摄像头程序的链接：http://blog.csdn.net/thefutureisour/article/details/7530177

把图像转换到HSV通道，红色在H中有一个区间，网上查一查资料很多。
剩下的就是判断了