技术特征：1.一种基于梯度求解的调节阈值的识别图像中单色物体的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于梯度求解的调节阈值的识别图像中单色物体的方法，其特征在于，步骤s2和s4中的图像预处理即对图片进行高斯下采样，具体实现过程为：
3.根据权利要求1所述的基于梯度求解的调节阈值的识别图像中单色物体的方法，其特征在于，步骤s3的具体实现过程为：
4.根据权利要求3所述的基于梯度求解的调节阈值的识别图像中单色物体的方法，其特征在于，步骤s3.1中求解色彩梯度的过程为：
5.根据权利要求4所述的基于梯度求解的调节阈值的识别图像中单色物体的方法，其特征在于，步骤s3.6中，计算新的hsv阈值的过程为：
技术总结本发明涉及一种基于梯度求解的调节阈值的识别图像中单色物体的方法，属于图像识别领域。方法包括：根据待检测物体颜色设置初始RGB色域下的阈值范围；采集待测物体在某时刻环境中的一张图片；计算图片的色彩梯度，根据初始RGB色域下的阈值范围抠出待测物体，并根据抠出的待测物体的图像更新出HSV阈值范围；采集新的图像，并将其转成HSV格式；使用更新后的HSV阈值在新采集的图像中提取待测物体；对提取后的图像进行形态学检测，来完成物体识别。本发明解决了环境光照等引起物体颜色出现变化导致使用固定阈值检测物体时效果差的问题，在相同环境下，本发明仅需对一张图像更新阈值，其后的检测运算压力小，实时性好。
技术研发人员：马良,董先驰,房明,郭家宁,李子函,王露
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：技术公布日：2024/1/15