From e8ed2584ec06f870e68d429e6ee809e1c58b4c78 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ZhenyeLi Date: Wed, 13 Nov 2024 16:11:22 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 更新了项目的整体README --- README.md | 79 +++++++++++++++++++++++++++++++------------------------ 1 file changed, 45 insertions(+), 34 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index e4f166e..dcb2f73 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,37 +1,41 @@ -# Cotton Color +# Cotton Color -## 颜色检测 +[TOC] -### 艳丽色彩检测 +## 算法整体框架 + +### 颜色检测 + +#### 艳丽色彩检测 纯色彩检测就可以。饱和度检测。 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。 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。 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。 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。 -### 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 @@ -40,7 +44,7 @@ L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。 -> 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 @@ -50,7 +54,7 @@ L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。 | 保守方案 -> 深度学习确认 -> 杂质 -#### 讨论记录： +##### 讨论记录： 暗红色（棉叶） @@ -60,43 +64,50 @@ L a* b* 色彩空间检测，检测明黄色、白色。 土黄 -### 安装记录 +## 安装记录 -1. OpenCV安装 +### OpenCV安装 下载OpenCV并设置OpenCV_DIR到环境变量，例如： -在 Windows 上 -打开“控制面板” > “系统和安全” > “系统”。 -点击左侧的“高级系统设置”。 -在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”。 -在“系统变量”或“用户变量”中，点击“新建”。 -输入变量名 OpenCV_DIR，在变量值中输入 OpenCV 安装的路径，例如 C:\opencv\build。 -点击“确定”保存更改。 +**在 Windows 上** -在 macOS 或 Linux 上 -打开终端。 +1. 打开“控制面板” > “系统和安全” > “系统”。 +2. 点击左侧的“高级系统设置”。 +3. 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”。 +4. 在“系统变量”或“用户变量”中，点击“新建”。 +5. 输入变量名 OpenCV_DIR，在变量值中输入 OpenCV 安装的路径，例如 C:\opencv\build。 +6. 点击“确定”保存更改。 -编辑您的 shell 配置文件（例如 ~/.bashrc, ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile）： +**在 macOS 或 Linux 上** -bash -复制代码 +1. 打开终端。 +2. 编辑您的 shell 配置文件（例如 `~/.bashrc`, `~/.zshrc` 或 `~/.bash_profile`）： + +```bash export OpenCV_DIR=/path/to/opencv/build -将 /path/to/opencv/build 替换为 OpenCV 安装路径。 +``` + +将 `/path/to/opencv/build` 替换为 OpenCV 安装路径。 保存文件后，运行以下命令使更改生效： -bash -复制代码 +```bash source ~/.bashrc # 或者使用 `source ~/.zshrc` 根据您的 shell 类型 +``` + 完成这些步骤后，CMake 应该可以在运行时读取 OpenCV_DIR 变量，确保您的路径正确指向 OpenCV 安装目录的 build 文件夹。 -2. Qt安装 +### Qt安装 -将 DLL 添加到环境变量 PATH -为了让应用程序运行时找到 Qt6Widgets.dll，需要将 Qt 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中： +**让机器能够访问dll：** -打开“开始”菜单，搜索“环境变量”并打开“编辑系统环境变量”。 -在“系统变量”中找到 PATH，选择并点击“编辑”。 -点击“新建”，将 Qt 的 bin 目录路径（例如 E:\QT\6.8.0\msvc2019_64\bin）添加进去。 -点击“确定”并保存更改。 \ No newline at end of file +1. 将 DLL 添加到环境变量 PATH +2. 为了让应用程序运行时找到 Qt6Widgets.dll，需要将 Qt 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中： + +**让编译器能够找到编译路径：** + +1. 打开“开始”菜单，搜索“环境变量”并打开“编辑系统环境变量”。 +2. 在“系统变量”中找到 PATH，选择并点击“编辑”。 +3. 点击“新建”，将 Qt 的 bin 目录路径（例如 `E:\QT\6.8.0\msvc2019_64\bin`）添加进去。 +4. 点击“确定”并保存更改。 \ No newline at end of file