【AI实战项目】基于OpenCV的“颜色识别项目”完整操作过程

 

OpenCV是一个广受欢迎且极为流行的计算机视觉库，它因其强大的功能、灵活性和开源特性而在开发者和研究者中备受青睐。

 

学习OpenCV主要就是学习里面的计算机视觉算法。要学习这些算法的原理，知道它们适用于哪些场景，然后通过Python编写代码来实现这些算法，并应用于实际项目中，实现图像的检测、识别、分类、定位、测量等目标。

 

华清远见【python+OpenCV图像处理】课程系统讲解了图像处理技术，并配套了“颜色识别、形状识别、大型综合项目车牌定位和识别”三大实践项目，本文为大家演示“颜色识别小实验”，其他的“形状识别”、“车牌定位和识别”实验在课程中会详细讲解。

 

【颜色识别实验】

注意：在开始之前，请确保系统上安装了“华清远见人工智能虚拟仿真本地服务管理平台”。

 

步骤一

使用“华清远见人工智能虚拟仿真本地服务管理平台”启动服务。服务启动一次之后就不需要再次启动了。

 

步骤二

单击“颜色识别”进入。

 

步骤三

拖出组件并连线，根据实验原理，将我们的逻辑抽象成组件之后，连线如下图所示。

 

步骤四

点击右上角“验证”按钮，如显示校验成功，即代表逻辑无误，验证按钮与校验成功界面如下：

 

步骤五

点击右上方运行，显示结果输出，点击结果即可放大查看。

（实验结果：黄色色块被识别出来）

 

步骤六

与3D视觉场景交互进入到“人工智能虚拟仿真3D视觉场景”中，走到交互区，从第三人称转到第一人称后，第三人称视角按WASD进行前后走和左右旋转，第一人称视角按WASD进行前后走和左右旋转，也可以按下鼠标右键进行左右旋转。转到第一人称后点击右下角的设置，进行MQTT设置。

 

步骤七

“人工智能虚拟仿真3D视觉场景”MQTT设置。

按照下图将MQTT进行设置后点击连接，Topic默认有一个生成的内容，点击订阅，弹出订阅成功的提示框即为MQTT连接成功。

 

步骤八

在“人工智能虚拟仿真”中，修改数据输入组件的数据来源，勾选3D应用场景后，点击配置mqtt。

 

步骤九

从背包里拿出相应的物体，本实验是颜色识别，所以可以在“人工智能虚拟仿真3D视觉场景”从背包里拿出颜色块放在平台上，操作为：单击蓝色块，就可以拿出来，再次鼠标单击就放下，由于这是个3D的，所以可能导致放不好，就需要配合前后移动放在平台上。

 

步骤十

可以在人工智能虚拟仿真看到实时的“人工智能虚拟仿真 3D 视觉场景”的图像。点击运行，可以实现功能运行，并显示结果输出，如下图所示：

 

点击后可以查看该实验代码，代码会根据界面所选参数进行适配，点击复制可以将其复制，并粘贴在其它地方。

 

软件平台

初学者们可以通过元宇宙人工智能在线实验平台来完整实操上述实验。

 

 

算法原理讲解

平台将算法进行拆分与可视化，把算法拆分成多个组件，复杂的东西一旦进行拆分(分而治之)就会变得简单多了，然后通过平台仿真动画深入浅出的讲解原理，理解算法每一环节的原理及运行结果，而且我们可以交互式的动态调整算法参数，实时看算法运行结果变化，更好的去理解算法的原理，让算法学习更加直观和有趣。

 

代码编程实现

人工智能在线实验平台可以将人工智能算法，快速生成Python代码，而且当算法组件动态调参时，也可以看到Pvthon代码的实时变化，算法和代码一一对应，这个功能可以帮助初学者快速的去应用算法，跑起来，看到效果，产生学习的兴趣。然后在算法应用学习中，去理解代码，去加深Python编程学习，这样边学边用编程学习更高效。

 

项目案例实战

最后还有一个综合项目《图像处理与车牌识别项目》，让你将所学知识应用于一个真实的图像处理任务中，全面提升你的实战能力。

 

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