那个大神能告诉我计算机识别颜色的过程，像如灰度处理，滤波，二值化。每个过程的作用是什么？ 灰度图像上的字符二值化后基本损失很多信息。有什么办法直接对灰...
\u8ba1\u7b97\u673a\u80fd\u8bc6\u522b\u591a\u5c11\u79cd\u989c\u8272\u4e09\u79cd\uff1a( red\uff0cgreen\uff0cblue )
RGB\u8272\u5f69\u6a21\u5f0f\u4f7f\u7528RGB\u6a21\u578b\u4e3a\u56fe\u50cf\u4e2d\u6bcf\u4e00\u4e2a\u50cf\u7d20\u7684RGB\u5206\u91cf\u5206\u914d\u4e00\u4e2a0~255\u8303\u56f4\u5185\u7684\u5f3a\u5ea6\u503c\u3002\u4f8b\u5982\uff1a\u7eaf\u7ea2\u8272R\u503c\u4e3a255\uff0cG\u503c\u4e3a0\uff0cB\u503c\u4e3a0\uff1b\u7070\u8272\u7684R\u3001G\u3001 B\u4e09\u4e2a\u503c\u76f8\u7b49\uff08\u9664\u4e860\u548c255\uff09\uff1b\u767d\u8272\u7684R\u3001G\u3001B\u90fd\u4e3a255\uff1b\u9ed1\u8272\u7684R\u3001G\u3001B\u90fd\u4e3a0\u3002
\u4f8b\u5982\uff0cRGB ( 0, 0, 0 )\u4e3a\u9ed1\u8272\uff08\u4eae\u5ea6\u6700\u4f4e\uff09\uff0cRGB ( 255, 255,255 )\u4e3a\u767d\u8272\uff08\u4eae\u5ea6\u6700\u9ad8\uff09\u3002
RGB\u56fe\u50cf\u53ea\u4f7f\u7528\u4e09\u79cd\u989c\u8272\uff0c\u5c31\u53ef\u4ee5\u4f7f\u5b83\u4eec\u6309\u7167\u4e0d\u540c\u7684\u6bd4\u4f8b\u6df7\u5408\uff0c\u5728\u5c4f\u5e55\u4e0a\u91cd\u73b016777216\u79cd\u989c\u8272\u3002
\u56fe\u50cf\u6bd4\u8f83\u6a21\u7cca\u5c31\u6bd4\u8f83\u56f0\u96be\u4e86\u5440\u3002OCR\u662f\u53ef\u4ee5\u76f4\u63a5\u5bf9\u7070\u5ea6\u56fe\u50cf\u8fdb\u884c\u8bc6\u522b\u7684\u3002\u6211\u89c9\u5f97\u8fd8\u662f\u8981\u8003\u8651\u4ece\u5149\u6e90\u7b49\u65b9\u9762\u8003\u8651\uff0c\u5c06\u56fe\u50cf\u6548\u679c\u641e\u5f97\u66f4\u597d\uff0c\u8fd9\u6837\u7cfb\u7edf\u624d\u4f1a\u66f4\u7a33\u5b9a\uff0c\u4e0d\u7136\u5c31\u7b97\u5f04\u51fa\u6765\u4e86\uff0c\u7a33\u5b9a\u6027\u4e5f\u4f1a\u6210\u95ee\u9898\u3002\u8f6f\u4ef6\u6bd5\u7adf\u4e0d\u50cf\u4eba\u773c\u4e0e\u5927\u8111\u8fd9\u4e48\u667a\u80fd\u7684\u3002\u77f3\u946b\u534e\u89c6\u89c9\u7f51\u5efa\u8bae\u3002
灰度处理：将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。一幅图像在获取和传输等过程中,会受到各种各样的噪声干扰。图像噪声来自多方面, 有系统外部的干扰，如电磁波或经电源串进系统内部而引起的外部噪声,也有来自系统内部的干扰，如摄像机的热噪声,电器的机械运动而产生的抖动噪声等。这些噪声干扰使图像退化,质量下降，表现为图像模糊,特征淹没, 对图像分析不利。图像的平滑是一种实用的数字图像处理技术, 主要目的是为了减少噪声。一个较好的平滑处理方法应该既能消除图像噪声,又不使图像边缘轮廓和线条变模糊。一般情况下,减少噪声的方法可以在空间域或频率域进行处理。空间域可以用邻域平均、 空间低通滤波、 多图像平均、 中值滤波等方法来减少噪声。在频率域,由于噪声频谱通常在高频部分,因此可以采用各种形式的低通滤波器的方法减少噪声。
图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素的值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。二值图像在图像分析中应用非常广泛，二值图像就是指只有两个灰度级的图像，二值图像具有存储空间小，处理速度快，可以方便地对图像进行布尔逻辑运算等特点。更重要的是，在二值图像的基础上，还可以进一步对图像处理，获得该图像的一些几何特征或者其他更多特征 。
电脑识别颜色的过程如下：
任何一种颜色都可以由红、绿和蓝三种基本颜色按照不同的比例混合而成，叫做RGB三基色。彩色显示器上的颜色是由三基色混合而成。
电脑的屏幕包含着大量的像素。像素在电脑的屏幕上按行和列的顺序排列，屏幕的分辨率由行和列的像素数量决定，如现在新的显示器，在水平方向上显示1600个像素，在垂直方向上显示900个像素，共有1440000个像素。
过去我们用的是黑白两色的单色系统，现在用的是16777216种颜色的真彩色系统，一个像素由24位颜色信息来表示，红、绿、蓝用8位表示，R、G、B都有256个等级，数值越大，对应的颜色分量越重，三个基本色组合起来可以表示16777216种颜色。电脑中的标准十六色包括：黑、蓝、绿、蓝绿、红、品红、深黄、淡灰、深灰、淡蓝、淡绿、淡蓝绿、淡红、淡品红、黄和高亮白。
显示器通过显示卡与电脑的其它部分相连。在电脑的屏幕上显示一幅图像的起始点是显示卡上的显存。要显示一幅图像，首先要把图像数据存入显存中。大多数显示卡的显存使用的是一种特殊类型的存储器，叫做视频存储器。一个像素的颜色由在显存中代表它的数据位来决定，通过改变显存里的数值就可以改变像素的颜色。
LCD由两块玻璃板构成，厚约1mm，其间由包含有液晶(LC)材料的5μm均匀间隔隔开。因为液晶材料本身并不发光，所以在显示屏两边都设有作为光源的灯管，而在液晶显示屏背面有一块背光板（或称匀光板）和反光膜，背光板是由荧光物质组成的，可以发射光线，其作用主要是提供均匀的背景光源。背光板发出的光线在穿过第一层偏振过滤层之后进入包含成千上万水晶液滴的液晶层。液晶层中的水晶液滴都被包含在细小的单元格结构中，一个或多个单元格构成屏幕上的一个像素。在玻璃板与液晶材料之间是透明的电极，电极分为行和列，在行与列的交叉点上，通过改变电压而改变液晶的旋光状态，液晶材料的作用类似于一个个小的光阀。在液晶材料周边是控制电路部分和驱动电路部分。当LCD中的电极产生电场时，液晶分子就会产生扭曲，从而将穿越其中的光线进行有规则的折射，然后经过第二层过滤层的过滤在屏幕上显示出来。对于彩色显示器而言，还要具备专门处理彩色显示的色彩过滤层。通常，在彩色LCD面板中，每一个像素都是由三个液晶单元格构成，其中每一个单元格前面都分别有红色，绿色，或蓝色的过滤器。这样，通过不同单元格的光线就可以在屏幕上显示出不同的颜色。
显示卡上有一个叫做数模转换器的设备，负责把显存中的数据位转换成模拟信号。用24位表示一个像素的颜色，红色为255，蓝色和绿色为0，那么最亮的光会通过红色的单元格，蓝色和绿色都会被过滤掉，这一像素在屏幕上就呈现出淡红色。如果红色和蓝色分量的值相等，绿色分量的值为0，像素会呈现出品红色。
绛旓細鍥惧儚鐨勪簩鍊煎寲澶勭悊灏辨槸灏嗗浘鍍忎笂鐨勭偣鐨勭伆搴︾疆涓0鎴255锛屼篃灏辨槸浣挎暣涓浘鍍忓憟鐜板嚭鏄庢樉鐨勯粦鐧芥晥鏋溿傚嵆灏256涓寒搴︾瓑绾х殑鐏板害鍥惧儚閫氳繃閫傚綋鐨勯榾鍊奸夊彇鑰岃幏寰椾粛鐒跺彲浠ュ弽鏄犲浘鍍忔暣浣撳拰灞閮ㄧ壒寰佺殑浜屽煎寲鍥惧儚銆傚湪鏁板瓧鍥惧儚澶勭悊涓紝浜屽煎浘鍍忓崰鏈夐潪甯搁噸瑕佺殑鍦颁綅锛岀壒鍒槸鍦ㄥ疄鐢ㄧ殑鍥惧儚澶勭悊涓紝浠ヤ簩鍊煎浘鍍忓鐞嗗疄鐜拌屾瀯鎴愮殑绯...
绛旓細涔熷彲浠ヨ繖涔堢悊瑙,鐗涢】浠庣櫧鍏夊垎绂诲嚭浜嗚丹姗欓粍缁块潚钃濈传,浣嗗叾瀹炰汉鐪间粎浠呮槸闈犵孩缁胯摑鏉璇嗗埆棰滆壊鐨勩傛墍浠ヤ汉閫犲厜婧愬彲浠ヤ粎闈犵孩缁胯摑涓夌鍏夋潵楠楄繃鐪肩潧,鈥滆櫄鎷熲濆嚭鐧借壊,涔冭嚦鏇村鐨勯鑹层 鏍规嵁杩欎釜鍘熺悊,濡傛灉鎴戞湁RGB涓変釜棰滆壊鐨勭伅,灏卞彲浠ラ氳繃鏀瑰彉鐏殑鍏夊己閰嶆瘮,璁╀汉鐪兼劅瑙夊埌涓嶅悓鐨勯鑹层傝屽鏋滄垜浠湁涓ょ涓嶅悓鐨勫厜璋卞垎甯傾鍜孊,涓嶇...
绛旓細鈥滄嬀鑹插櫒鈥濆彲浠鍛婅瘔浣棰滆壊鐨凴GB鐩达紝鍐嶅幓缃戦〉鏌ユ壘瀵瑰簲鐨凴GB鐩达紝灏卞彲浠ョ煡閬撴槸浠涔堥鑹层
绛旓細鎴戞兂鐢╝rduino 涓庨鑹蹭紶鎰熷櫒锛坱cs3200锛夊幓璇嗗埆绾㈣壊锛岃瘑鍒孩鑹插悗鍐嶈铚傞福鍣ㄦ姤璀︺傛眰澶х锛佸笇鏈涜兘甯埌浣狅紝璋㈣阿銆
绛旓細闂涓锛棰滆壊璁＄畻鏈鐏板搴旂殑RAL鑹叉爣鏄粈涔堬紵 RAL7035 light grey 闂浜岋細鐢佃剳鐏版槸浠涔堥鑹 RAL7035 light grey锛汻AL鑹插崱鏄痉鍥絉AL鑹插崱锛涢棶棰樹笁锛鐢佃剳棰滆壊寰堢伆鏄庝箞鍥炰簨 浣犳槸涓嶆槸鎶婇煶鍝嶆斁鍦ㄦ樉绀哄櫒鏃佽竟浜嗭紝闊冲搷鍜屾樉绀哄櫒瑕佹湁1绫崇殑璺濈灏卞ソ浜嗭紝濡傛灉涓嶆槸闊冲搷锛屽氨鐪嬬湅鏈夋病鏈夊叾浠栫數鍣ㄦ斁鍦ㄦ樉绀哄櫒鏃佽竟銆傞棶...
绛旓細鐪嬪埌浣犺繖涓浘鐗 棣栧厛鎴戞劅瑙変綘杩欎釜鍋忕豢鐨勯棶棰 鏄洜涓轰綘閿欒鐨勬妸鎽勫儚澶翠紶鍥炴潵鐨刌CbCr鑹插僵绌洪棿鐨勫浘鍍忕敤rgb鏉ユ樉绀轰簡锛屾垨鑰呭氨鏄綘rgb寮勬垚浜哹gr鏄剧ず锛屽厛璋冩暣涓涓嬪浘鍍忚鍙栨樉绀虹殑闂 鍛靛懙 鍙﹀ 灏变綘杩欎釜璐村嚭鏉ョ殑鍥剧墖锛岃偗瀹氭槸鍙楀埌鎽勫儚澶寸殑闄愬埗锛屾湁鎵洸鐨勯棶棰橈紝鎵炬壘鎽勫儚澶存爣瀹氱殑浠ｇ爜锛屽厛鎭㈠鍒版甯哥殑鍥惧儚锛岀劧鍚庡啀...
绛旓細璁＄畻鏈琛ㄧず棰滆壊涔熸槸鐢ㄤ簩杩涘埗銆16浣嶈壊鐨勫彂鑹叉绘暟鏄65536鑹诧紝涔熷氨鏄2鐨16娆℃柟锛24浣嶈壊琚О涓虹湡褰╄壊锛屽畠鍙互杈惧埌浜虹溂鍒嗚鲸鐨勬瀬闄愶紝鍙戣壊鏁版槸1677涓囧鑹诧紝涔熷氨鏄2鐨24娆℃柟銆備絾32浣嶈壊灏卞苟闈炴槸2鐨32娆℃柟鐨勫彂鑹叉暟锛屽畠鍏跺疄涔熸槸1677涓囧鑹诧紝涓嶈繃瀹冨鍔犱簡256闃堕鑹茬殑鐏板害锛屼负浜嗘柟渚跨О鍛硷紝灏辫瀹氬畠涓32浣嶈壊銆傚皯...
绛旓細涓嬪浘鏄府浣犳敼濂界殑鍥剧墖銆備富鍔ㄩ噰绾冲洖绛旇呯粰浜堥紦鍔辨槸瀵瑰洖绛旇呯殑灏婇噸銆傛弧鎰忔垜鐨勫洖绛旇鍙婃椂閲囩撼锛岀湅涓嶅埌鍥剧墖璇峰強鏃惰拷闂細銆
绛旓細鏄伆鑹 鑹插硷細涓绉棰滆壊鎸囩殑鏄绉嶉鑹插湪涓嶅悓鐨勯鑹叉ā寮忎腑鎵瀵瑰簲鐨勯鑹 鍊笺傚绾㈣壊鍦≧GB棰滆壊妯″紡涓墍瀵瑰簲鐨勫煎氨鏄255锛0,0:缁胯壊鍦≧G B棰滆壊妯″紡涓墍瀵瑰簲鐨勫煎氨鏄0锛255锛0锛氳摑鑹插湪RGB妯″紡涓墍瀵瑰簲鐨勫煎氨鏄0锛0锛265銆傗
绛旓細璁＄畻鏈琛ㄧず棰滆壊涔熸槸鐢ㄤ簩杩涘埗銆16浣嶈壊鐨勫彂鑹叉绘暟鏄65536鑹诧紝涔熷氨鏄2鐨16娆℃柟锛24浣嶈壊琚О涓虹湡褰╄壊锛屽畠鍙互杈惧埌浜虹溂鍒嗚鲸鐨勬瀬闄愶紝鍙戣壊鏁版槸1677涓囧鑹诧紝涔熷氨鏄2鐨24娆℃柟銆備絾32浣嶈壊灏卞苟闈炴槸2鐨32娆℃柟鐨勫彂鑹叉暟锛屽畠鍏跺疄涔熸槸1677涓囧鑹诧紝涓嶈繃瀹冨鍔犱簡256闃堕鑹茬殑鐏板害锛屼负浜嗘柟渚跨О鍛硷紝灏辫瀹氬畠涓32浣嶈壊銆傚皯...
