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雕爷学编程【雕爷学编程】MicroPython动手做（08）——零基础学MaixPy之识别颜色


_本文原题：【雕爷学编程】MicroPython动手做（08）——零基础学MaixPy之识别颜色
早上用百度搜了一下“颜色识别” ， 多少有了一点大致的概念 ， 还是老办法 ， 动手做 ， 多实验 ， 往前走 ， 还请各位老师多多指点 。
OpenCV（百度百科）
是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库 ， 可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上 。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成 ， 同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口 ， 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法 。 OpenCV用C++语言编写 ， 它的主要接口也是C++语言 ， 但是依然保留了大量的C语言接口 。 该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口 。 这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得 。 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持 。
OpenCV于1999年由Intel建立 ， 如今由Willow Garage提供支持 。 OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库 ， 可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上 。 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成 ， 同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口 ， 实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法 。 OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、高层 API 。 它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库 。 OpenCV 为Intel? Integrated Performance Primitives（IPP）提供了透明接口 。 这意味着如果有为特定处理器优化的 IPP 库 ， OpenCV 将在运行时自动加载这些库 。（注：OpenCV 2.0版的代码已显著优化 ， 无需IPP来提升性能 ， 故2.0版不再提供IPP接口）
雕爷学编程【雕爷学编程】MicroPython动手做（08）——零基础学MaixPy之识别颜色
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OpenCV概述
其全称是Open source Computer Vision Library ， 开放源代码计算机视觉库 。 也就是说 ， 它是一套关于计算机视觉的开放源代码的API函数库 。 这也就意味着：
(1)不管是科学研究 ， 还是商业应用 ， 都可以利用它来作开发;
(2)所有API函数的源代码都是公开的 ， 你可以看到其内部实现的程序步骤；
(3)你可以修改OpenCV的源代码 ， 编译生成你需要的特定API函数 。 但是 ， 作为一个库 ， 它所提供的 ， 仅仅是一些常用的 ， 经典的 ， 大众化的算法的API 。
一个典型的计算机视觉算法 ， 应该包含以下一些步骤：
(1)数据获取（对OpenCV来说 ， 就是图片）；
(2)预处理;
(3)特征提取;
(4)特征选择;
(5)分类器设计与训练;
(6)分类判别;
而OpenCV对这六个部分 ， 分别（记住这个词）提供了API 。
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基于OpenCV的颜色识别
彩色模型
数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红 ， 绿 ， 蓝）模型和HSV（色调 ， 饱和度 ， 亮度） ， RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机 ， 我们平时的图片一般都是RGB模型 。 而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式 ， HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的 。
HSV模型
HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue） ， 饱和度（S：saturation） ， 亮度（V：value） 。 由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model) 。
色调（H：hue）：用角度度量 ， 取值范围为0°～360° ， 从红色开始按逆时针方向计算 ， 红色为0° ， 绿色为120°,蓝色为240° 。 它们的补色是：黄色为60° ， 青色为180°,品红为300°；
饱和度（S：saturation）：取值范围为0.0～1.0 ， 值越大 ， 颜色越饱和 。


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