一种土壤颜色识别方法

摘要

本发明公开一种土壤颜色识别方法，包括如下步骤：1)在计算机中安装RGB色彩模型，选择在同一拍摄条件下拍摄土壤和标准比色卡图片，然后将所有图片上传至所述计算机中；2)利用RGB模型计算土壤图片的颜色值；3)利用RGB模型计算所有比色卡图片的颜色值；4)计算土壤图片的颜色值到所有比色卡颜色值的空间距离，距离最近的一个对应的比色卡的颜色就是土壤的最接近准确度的颜色。

主权项

一种土壤颜色识别方法，其特征在于，包括如下步骤：1)在计算机中安装RGB色彩模型，选择在同一拍摄条件下拍摄土壤和标准比色卡图片，然后将所有图片上传至所述计算机中；2)在RGB色彩模型下，从所需识别的土壤图片中随机选取N个像素点，利用RGB模型分别获取这些点的(R，G，B)值，然后再分别对所有的R值、G值、B值求取平均值，作为该土壤图片的颜色平均值，表达如下：$T(R,G,B)=({\Sigma }_{i=1}^N\frac{Ri}{N},{\Sigma }_{i=1}^N\frac{Gi}{N},{\Sigma }_{i=1}^N\frac{Bi}{N});$ 3)同样在RGB色彩模型下，对于每一张比色卡图片，从其中随机选取n个像素点，利用RGB模型分别获取这些点的(R，G，B)值，然后再对n个点对应的R、G、B值分别求取平均值，作为该图片的颜色平均值，设共有m张比色卡，则分别表达如下：$K1(R,G,B)=({\Sigma }_{i=1}^n\frac{R1i}{n},{\Sigma }_{i=1}^n\frac{G1i}{n},{\Sigma }_{i=1}^n\frac{B1i}{n});$$K2(R,G,B)=({\Sigma }_{i=1}^n\frac{R2i}{n},{\Sigma }_{i=1}^n\frac{G2i}{n},{\Sigma }_{i=1}^n\frac{B2i}{n});$ ……$Km(R,G,B)=({\Sigma }_{i=1}^n\frac{Rmi}{n},{\Sigma }_{i=1}^n\frac{Gmi}{n},{\Sigma }_{i=1}^n\frac{Bmi}{n});$ 4)将所需识别的土壤图片的颜色平均值T(R，G，B)，与所有的标准比色卡图片的颜色平均值一一做如下计算，共获得m个计算结果：T(R，G，B)相对于K1(R，G，B)：{[T(R)‑K1(R)]²+[T(G)‑K1(G)]²+[T(B)‑K1(B)]²}T(R，G，B)相对于K2(R，G，B)：{[T(R)‑K2(R)]²+[T(G)‑K2(G)]²+[T(B)‑K2(B)]²}……T(R，G，B)相对于Km(R，G，B)：{[T(R)‑Km(R)]²+[T(G)‑Km(G)]²+[T(B)‑Km(B)]²}5)在步骤4)的计算结果中，找到一个最小值，该值所对应的比色卡的颜色就是所需识别的土壤的颜色。