NanjingForestryUniversity/cotton_color
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# Cotton Color
# Cotton Color
## 颜色检测
## 颜色检测
### 艳丽色彩检测
### 艳丽色彩检测
纯色彩检测就可以。饱和度检测。
纯色彩检测就可以。饱和度检测。
思路：rgb -> HSV -> s -> threshold -> 杂质
思路：rgb -> HSV -> s -> threshold -> 杂质
### 黑色检测/滴灌带检测
### 黑色检测/滴灌带检测
L a* b* 色彩空间检测，纯黑色就是杂质，但是容易有噪声。
L a* b* 色彩空间检测，纯黑色就是杂质，但是容易有噪声。
思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 黑色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 黑色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
### 暗黄色检测/油棉
### 暗黄色检测/油棉
L a* b* 色彩空间检测，检测暗黄色。
L a* b* 色彩空间检测，检测暗黄色。
思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 暗黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 暗黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
### 带土地膜检测
### 带土地膜检测
L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。
L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。
思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
## 深度学习检测
## 深度学习检测
需求：模板匹配缺少对于纹理的判断，所以要加上深度学习对于各个杂质进行确认。
需求：模板匹配缺少对于纹理的判断，所以要加上深度学习对于各个杂质进行确认。
### 方案1：端到端式的方案
### 方案1：端到端式的方案
传统思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
传统思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
深度学习思路：rgb -> 可疑色彩图像增强 -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
深度学习思路：rgb -> 可疑色彩图像增强 -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
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-> YOLO -> 杂质
-> YOLO -> 杂质
### 方案2：验证形式的方案
### 方案2：验证形式的方案
传统思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
传统思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
融合深度学习思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
融合深度学习思路：rgb -> La*b* -> threshold -> 白色、明黄色 -> 模板匹配 -> 物体的大小 -> 阈值判断 -> 杂质
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激进方案 -> 深度学习 - > 区块判别 -> 杂质 |
激进方案 -> 深度学习 - > 区块判别 -> 杂质 |
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保守方案 -> 深度学习确认 -> 杂质
保守方案 -> 深度学习确认 -> 杂质