实时检测指定颜色和形状的物体：算法方案对比与实现
引言 在工业检测、机器人视觉、智能分拣等应用场景中，我们经常需要实时检测特定颜色和形状的物体。例如： 冰壶比赛自动计分系统：检测冰面上的圆形冰壶 工业零件分拣：检测红色圆形螺丝、蓝色方形螺母 自动驾驶交通标志识别：检测圆形红圈禁令标志 AGV 小车导航：识别地面彩色圆形二维码 本文将从简单到复杂，介绍几种常见的实现方案，对比它们的性能，并提供完整的开源参考代码，帮助你根据实际场景选择最合适的方案。 方案对比总览 我们主要对比四种主流方案： 方案 原理 计算量 准确率 适合场景 MCU 能否运行 颜色分割 + 轮廓检测 阈值分割 + 形状分析 极低 对颜色形状变化敏感 背景简单、光照稳定 ✅ Cortex-M7 可以 颜色空间转换 + Hough 变换 Hough 圆/直线检测 低 圆形检测较好 固定形状检测 ✅ Cortex-M4 可以 Blob 分析 + 特征匹配 连通域分析 + 形状分类 中 中等 多目标批量处理 ✅ Cortex-M7 可以 深度学习目标检测 YOLO/SSD 直接检测 高 鲁棒性强 复杂背景、光照变化 ❌ 需要 MCU+NPU 或 Linux 下面详细介绍每种方案的实现。 方案一：颜色分割 + 轮廓检测 1.1 算法流程 原始图像 RGB/BGR 颜色空间转换 RGB → HSV 颜色阈值分割 二值掩码 形态学处理 腐蚀 + 膨胀 查找轮廓 cv2....