3.2 辨認主題流程圖 圖 4 是辨認交通標志牌的流程圖。 3.3 HSV介紹 在經過色彩特征辨認標志牌的進程中使 用到了 HSV 色彩模型，下面臨該模型做簡單 介紹： HSV(Hue,Saturation,Value) 色彩模型反映 了人的視覺對色彩的感覺，. 能夠直觀的反響 色彩的特性。 如圖 5 所示，HSV 色彩模型是對應于圓 柱坐標系的一個圓錐形子集，圓錐的頂面臨應 的 value=1，也便是說表明頂面所有點的 value 值都是 1。這個頂面包括 RGB 模型中 R=1， G=1 以及 B=1 的三個面，是色彩最亮的面。 色度 H 表明繞 V 軸旋轉的視點。比如赤色對 應的 H 值為 0°，綠色大約為 120°，藍色大約 為 240°。在 HSV 色彩模型中，每一種色彩和 其補色均相差 180°。飽和度 S 的取值規模是 0 到 1 之間，所以圓錐頂面的半徑為 1。

所以 HSV 模型便是從亮度，色度，飽和度三個維 度確認一個色彩的。 3.4 標志牌切割 在 HSV 模型中，H 重量是區別色彩的， 所以咱們能夠直接經過H重量進行閾值切割。 咱們得到黃色在 HSV 中 H 重量對應的視點約 為 60 度，轉化為比例約為 0.167。那咱們能夠 以為H重量在0.12到0.2中間的色彩都為黃色， 這樣就能得到圖片中的交通標志牌了。咱們是 用 MATLAB（是一款十分強大的工具軟件， 能夠仿真出各類信號的波形圖，包括大量數學 公式，能夠對圖畫進行處理）中的 roicolor() 函數，對圖片進行處理，使圖片中 H 重量在 [0.12,0.20] 中的色彩變為白色，其他部分的顏 色都變成黑色。能夠得到以下作用： 原圖。 處理后的作用。 咱們能夠看出，僅僅運用 H 重量去獲得 圖中的黃色區域是不妥的。因為在自然環境中， 會有許多其他色彩對標志牌進行干擾。比如后 方的黃土，汽車上的色彩。 經剖析后得到，交通標志牌的飽和度是比 較高的，而背景色保護度較低。那么就能夠使 用 HSV 模型中的另一個重量 S 去進行第 2 層處理。