Colour segmentation on resistor color band and calculate the value
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hello guys i am trying to segment colour bands of a resistor using image processing and calculate the colours to give resistance . I am new to image processing any of your help is appreciated . i have come up with the code below but i am now stuck on how i can assign each colour band a number and do the calculations. Below the code is picture i am working with.
댓글 수: 4
reginald kwenda
2015년 3월 24일
편집: reginald kwenda
2015년 3월 24일
reginald kwenda
2015년 3월 24일
reginald kwenda
2015년 3월 24일
reginald kwenda
2015년 3월 24일
답변 (3개)
Image Analyst
2015년 3월 24일
0 개 추천
Neither the lighting nor magnification is good enough to determine color robustly. Sorry, but the image is crummy. Zoom in and provide more light. Also, put the resistor in a jig to make sure it's positioned in the same place in each image.
댓글 수: 3
reginald kwenda
2015년 3월 24일
편집: reginald kwenda
2015년 3월 24일
reginald kwenda
2015년 3월 24일
reginald kwenda
2015년 3월 24일
Image Analyst
2015년 3월 25일
What I would do is to convert that image to LAB color space with rgb2lab(). Then find out the lab values of each color by looking at the images in the variable inspector. Then calculate a delta E (color difference) image for each know, predefined, fixed color. For example an image of the delta E between that lab image and the red color, then an image of the delta E between that lab image and the green color, and so on. Classify the pixel according to which delta E is least, meaning the color is closest to that color. I think you can do this if you insert the delta E images into a 3D matrix and then use min() across the third dimension and take the second output argument of min() as the classified image.
Delta E is just the sqrt of the delta L square plus... etc. For example to compute delta E between the image and the LAB of the red stripe:
deltaE = sqrt((L-lRed).^2 + (A - aRed).^2 + (B - bRed).^2);
Delta E is the industry standard metric for measuring color difference. Do the same for the green, blue, yellow, white, silver, gold, etc. colors.
댓글 수: 14
Image Analyst
2015년 3월 25일
You can also use impixelinfo() to determine the lab values interactively by mousing around over the image.
reginald kwenda
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
Image Analyst
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
The RGB in the status line will actually be the LAB value. What values do you get for the different color stripes?
reginald kwenda
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
Image Analyst
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
Those must be the RGB values, not the LAB values. L does not go past 100. What are the LAB values?
reginald kwenda
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
Image Analyst
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
If you displayed the lab image, it should be shown in the Pixel info label. Maybe I'm wrong. I'll have to check the range of lab that it gives. I thought it was always 0-100, which is industry standard but maybe they scale it to 0-255 for some reason. See if it's any different if you cast to double first:
lab_he = applycform(double(rgbImage),cform);
There is also a one-step function you can use: rgb2lab(). Try that too.
reginald kwenda
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
reginald kwenda
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
Image Analyst
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
The formula for color difference is
deltaE = sqrt((L-lRed).^2 + (A - aRed).^2 + (B - bRed).^2);
L, A, and B are your lab_he(:,:,1), lab_he(:,:,2), and lab_he(:,:,3) images.
You said the lab for red is [117 193 175] so then
lRed = 117 % The L value of the red stripe.
aRed = 193 % The A value of the red stripe.
bRed = 175 % The B value of the red stripe.
Similarly for the other stripe colors.
reginald kwenda
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
reginald kwenda
2015년 3월 25일
이동: DGM
2023년 2월 12일
reginald kwenda
2015년 4월 2일
이동: DGM
2023년 2월 12일
reginald kwenda
2015년 4월 2일
이동: DGM
2023년 2월 12일
THINLAY GYALSON
2017년 9월 16일
편집: Walter Roberson
2017년 9월 16일
0 개 추천
댓글 수: 1
Image Analyst
2017년 9월 16일
Wow, people can get a published paper for this kind of super trivial, non-novel application? And the article didn't even say how they found the color bands and compared them to references.
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