摘要：色彩分类用于根据样本的颜色信息对其进行分类识别。与单色目标的分类识别类似，色彩分类过程也包括训练和分类两个阶段。这样在后续色彩分类过程中，就可从该文件中读取这些信息，对彩色目标进行识别和分类。
色彩分类（Color Classification）用于根据样本的颜色信息对其进行分类识别。与单色目标的分类识别类似，色彩分类过程也包括训练和分类两个阶段。
色彩分类的特征提取过程并不直接使用色谱，而是基于HSL空间构建分辨率可选的（高、中、低3挡）的一维色彩特征向量。它先将彩色样本图像转换到HSL色彩空间，然后计算彩色样本的色调、饱和度和亮度分量的直方图。对于每个由单字节表示的颜色分量直方图，保留色调和饱和度分量直方图中的256个值对应的信息，但是只保留亮度分量直方图中8个亮度值相关的信息。通过这种对亮度分量直方图的抑制，色彩特征向量中的颜色信息会更突出，亮度信息会被抑制在8种灰度之内。将包含256个色调信息和256个饱和度信息的两个直方图，与包含8个亮度信息的直方图进行组合，即可得到高分辨率的色彩特征向量。
中分辨率和低分辨率色彩特征向量是通过先提取高分辨率色彩特征向量，然后再对其应用动态遮罩（Dynamic Mask）获得的。动态遮罩基于参与训练的样本创建，用于从高分辨率色彩特征向量中选出最能代表某个类的色调和饱和度直方图信息。在对于每个新添加的彩色样本学习时，动态遮罩通过下述过程被创建或更新：
Nl Vision提供了两种色彩训练方法，一是使用NI色彩分类训练器离线完成色彩训练（位于：National Instruments/Vision/Utility/Color Classification Training Interface/Color Classification Training.exe），二是使用程序代码在运行时完成色彩训练。
NI色彩分类训练器可以在进行色彩分类之前，先从多个采集到的彩色样本图像中提取高分辨率的色彩特征，并将该特征与类标签进行关联。若选择了中分辨率或低分辨率，则训练过程还会对高分辨率的色彩特征施加动态遮罩过程，获得相应分辨率的色彩特征向量。随后，训练过程会将样本的特征向量、样本分类方法连同各个类的动态遮罩等信息一并保存在后缀名为clf的色彩分类器文件中。这样在后续色彩分类过程中，就可从该文件中读取这些信息，对彩色目标进行识别和分类。
下图显示了使用NI色彩分类训练器为洗手液分类系统训练色彩样本时的程序界面。使用该工具可以打开收集到的彩色洗手液样本图像，从中选择蓝色、绿色或白色的瓶盖分别作为类样本进行训练。训练过程中，可对样本进行编辑或删除，训练完成后得到的样本色彩特征可保存在clf文件中以备后用。
Nl Vision还提供了对彩色样本图像进行训练和分类的函数。它们位于LabVIEW的视觉与运动→Machine Vision→Machine Learning→Classification函数选板中，如下图所示：
函数说明及使用可参见帮助手册：
通过使用NI Vision色彩分类函数对洗手液进行分类的实例，了解色彩分类的使用，程序设计思路如下所示：
程序实现如下所示：
运行程序，显示了分类程序检测到绿色洗手液瓶子时的情况：
项目资源下载：https://download.csdn.net/download/m0_38106923/20889786
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/118995.html
摘要：图片验证码是目前最常用的一种。神经网络以上验证码识别都依赖于字符切分，切分的好坏几乎直接决定识别的准确程度。目前验证码识别最先进的是谷歌在识别街景图像中门牌号码中使用的一套的算法。 全自动区分计算机和人类的图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），...
摘要：神经网络以上验证码识别都依赖于字符切分，切分的好坏几乎直接决定识别的准确程度。目前验证码识别最先进的是谷歌在识别街景图像中门牌号码中使用的一套的算法。 最近在一个爬虫项目中遇到了验证码，需要机器自动识别绕过。刚好与题主的问题类似，在这里做一些分享。 在网上调研了资料和文献后，分别采用OCR识别和模板库匹配方法对不同类型验证码进行了识别。主要过程可以分解为三个步骤：1.图片清理，2.字符...
摘要：基于深度学习的语义匹配语义匹配技术，在信息检索搜索引擎中有着重要的地位，在结果召回精准排序等环节发挥着重要作用。在美团点评业务中主要起着两方面作用。 写在前面美团点评这两年在深度学习方面进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等；在计算机视觉领域，我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图...
☀️苏州程序大白一文从基础手把手教你Python数据可视化大佬☀️《❤️记得收藏❤️》 目录 ?️?开讲啦！！！！?️?苏州程序大白?️??博主介绍前言数据关系可视化散点图 Scatter plots折线图强调连续性 Emphasizing continuity with line plots同时显示多了图表 数据种类的可视化 Plotting with categorical da...
摘要：看到一篇很好的介绍机器学习算法的文章，转载过来，有这方面学习研究的朋友可以看看。算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。目前，机器学习的方法主要有三种监督学习半监督学习和无监督学习。 看到一篇很好的介绍机器学习算法的文章，转载过来，有这方面学习、研究的朋友可以看看。 算算时间，从开始到现在，做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步，但至少在熟悉了算法的流...
阅读 1972·2021-10-08 10:15
阅读 2978·2021-09-08 09:36
阅读 655·2021-09-03 10:29
阅读 1005·2019-08-30 15:52
阅读 366·2019-08-30 12:54
阅读 1398·2019-08-29 15:10
阅读 2569·2019-08-29 12:44
阅读 2807·2019-08-29 12:28
