傳統的機器視覺系統大部分是基于灰度圖像進行圖像處理，而如果檢測顏色則需要選擇彩色相機，因為彩色相機可以還原物體的真實色彩。本文講解什么是顏色空間、怎么利用彩色空間，并結合案例進行展示實現過程。

1.什么是彩色空間

顏色是通過眼、腦和我們的生活經驗所產生的一種對光的視覺效應。我們肉眼所能見到的光線，是由波長范圍很窄的電磁波產生；顏色就是人對光的一種感覺，由大腦產生的一種感覺。例如：綠葉反射波長為500~570nm的綠光。

例如初中物理中所學的光的三原色由紅、綠、藍組成，這就是RGB顏色空間，除此之外還有HSV、CMY顏色空間。

RGB模型

RGB三原色組成了五彩繽紛的世界，通過不同顏色之間的比例搭配得到赤橙黃綠青藍紫，我們的相機、電視機就是利用顏色空間的模型，因此RGB主要面向硬件模型。色彩強度用0~255表示，總共256的灰度值，最大可呈現的色彩種類為256*256*256=16777216種。

CMY顏色空間它也是一種面向硬件設備（彩色打印機，復印機）的顏色模型，CMY代表青色，深紅色和黃色（顏料原色）的組合。這三種顏色是RGB的二次色，用的是另一種方式定義。在機器視覺中涉及不到，這兒不做深入分析。

HSV顏色空間是根據顏色的直觀特性，由A. R. Smith在1978年創建的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型(Hexcone Model)。這個顏色模型十分重要，該模型十分接近人對顏色的感知。

H（色調）：用角度度量，取值范圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算。紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°,品紅為300°。

S（飽和度）：取值范圍為0～255。

V（亮度）：取值范圍為0 (黑色)～255(白色)。

HSV模型

2.怎么利用彩色空間

(1)輸入圖像彩色圖像

(2)將彩色圖像轉化成所需的空間（按R分量法、最大值法、插值法等）

(3)在所需的空間進行圖像處理

3.顏色識別案例

要求：識別下圖導線的顏色信息

顏色識別的過程如下圖所示

(1)采集圖像。選擇采集路徑為文件，圖像的格式為BMP或JPG。如下圖1所示

圖1

(2)彩色轉灰。選擇需要轉出的顏色通道，可以根據需要選擇紅、綠、藍、平均值、最小值、最大值。如圖2所示。

圖2

(3)斑點分析。選擇彩色轉灰后的圖像，檢測導線的斑點數量，通過面積進行篩選，最終篩選出4個斑點。如圖3所示。

圖3

(4)循環檢測。由于需要同時檢測4根導線顏色信息，選擇循環工具，循環的開始值為0，結束值為斑點分析得到的數量。如圖4所示。

圖4

(5)顏色識別。由于我們的目標是識別導線顏色，添加顏色識別工具至開始循環與結束循環之間；并且逐一訓練顏色樣本信息；如圖5所示。此時由于顏色識別需要進行位置信息的跟隨變化，所以位置X/Y選擇斑點分析的重心X/Y;并且勾上循環。如圖6所示。

圖5

圖6

(6)數值顯示。為了方便觀察當前檢測的顏色信息內容，添加數值顯示工具至開始循環與結束循環之間；數據鏈接選擇顏色識別的樣本，位置X/Y選擇斑點分析的重心X/Y,勾選循環。如圖7所示。

圖7

(7)運行結果。如圖8所示。

圖8

在顏色識別過程需要注意的幾點：

1.多個顏色同時識別需要循環工具。

2.每一種顏色的位置信息不固定需要位置信息跟隨。

3.由于機器視覺檢測系統的顏色庫里沒有我們需要的顏色，此時需要訓練顏色樣本至顏色庫。

4.數值顯示需要同時顯示4種顏色信息，其位置需要跟隨斑點位置變化（勾選循環，確保位置跟隨變化），且處于循環工具之間。