OPENCV图像识别-求思路

Posted 2023-03-01

问题描述：目前所做的是机器人视觉，识别是靠颜色识别，存在一些问题，希望通过OPENCV来解决：
1、机器人的摄像头拍照的时候，由于刚打开，图片严重偏绿，对于这样的偏绿图像，有没有办法通过OPENCV处理的跟正常图差不多？（我自己试验的，通过对图片的BGR值做调整，G值减少，能大概地做处理，但是并不精确，不能对所有情况通用，有没有什么图像处理能用的上的？）图片示例如下：

2、提取颜色的时候，对于毕竟纯的颜色，在HSV颜色空间上，只有一个很小的角度，很难识别。
3、第三个问题，应该是最迫切的问题，我可以推倒以前所有的处理过程，重新来过，用OPENCV改进。能否请各大神给小弟一点思路，对于机器人视觉之依据颜色识别的问题，要有一些什么样的一般过程。
4、如果不用颜色识别，使用形状识别？不过按照目前的基础来说，感觉颜色识别应该比较靠谱。。

希望：重点回答第一、三个问题；
靠谱一点的回答，不要太不负责任地吹牛，我前几天看到一个OPENCV论坛上的回答:预处理，降噪，滤波，光照归一化，提取颜色特征，训练分类器，分类判别。-------看了以后一知半解。。。详细一点深入一点的说，拜托咯。。。
不需要代码，说思路，我自己可以完成代码。

唠叨：其实看了《学习OPENCV》这本书，很无奈，很多很多东西都不知道是干嘛的。一个个尝试也试不出什么效果，如果能多懂一点图像原理就好了，经过什么样的运算什么样的定理后，图像能有什么样的变化。。诶，最近纠结啊。。。

在CSDN也有我的帖子。。没人回答

看到你这个图片 首先我感觉你这个偏绿的问题 是因为你错误的把摄像头传回来的YCbCr色彩空间的图像用rgb来显示了，或者就是你rgb弄成了bgr显示，先调整一下图像读取显示的问题 呵呵
另外 就你这个贴出来的图片，肯定是受到摄像头的限制，有扭曲的问题，找找摄像头标定的代码，先恢复到正常的图像，然后再去想怎么做，处理的素材不好，后面什么算法都是白搭
至于识别的问题，不知道你想识别什么，常见的机器人识别里面识别道路的话最好先弄一点先验知识，呵呵算是一点点经验之谈，如果我没猜错，建议你查查美国国防部的darpa challenge（好像是这么写） 都是机器视觉导航的 可以开开眼界 参考技术A 给你讲解一下识别的大致思路吧；
第一，先来说说计算机识别的过程，如果只是简单物体识别很简单，大部分硕士生也是大致的如下步骤；
1）预处理，对得到的图片进行预处理，将复杂的图像变成色彩块
2）色彩提取，有了色彩块，就可以对目标的颜色进行提取，进而消除大部分背景；
3）降噪，对于提取的前景需要去除一些噪声点、块，以方便之后的识别；
4）建模，对你的前景进行建模，建模的方式有很多中；
5）匹配，用你的目标和你提取的模型进行匹配； 参考技术B 识别本来是一个很难的问题，不是一两句话能说清楚的，你看看商业上的应用，也就那样。
你提到的偏绿问题，最好是改进硬件的方法解决
建议你看看人脸是别的一些论文资料追问

论文也找了蛮多了，其实应该比人脸识别要简单的多。
需要的仅仅是识别一种颜色。最让我疑惑的是，识别颜色应该有一个什么样的一般过程。对于OPENCV来说。
不然的话，对于识别，还有GACV等等比较成熟的可行的方法。但是因为是做机器人视觉的，要有实时性，除了颜色识别，其他的方法处理时间貌似都是比较长的。
那么，你能不能提供一下颜色识别的过程的一些思路。。