色彩分類(lèi)（Color Classification）用于根據(jù)樣本的顏色信息對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。與單色目標(biāo)的分類(lèi)識(shí)別類(lèi)似，色彩分類(lèi)過(guò)程也包括訓(xùn)練和分類(lèi)兩個(gè)階段。

• 訓(xùn)練階段主要用來(lái)基于各種彩色樣本創(chuàng)建分類(lèi)器。

  它從每個(gè)參與訓(xùn)練的樣本中提取色彩特征，并將該特征與類(lèi)標(biāo)簽進(jìn)行關(guān)聯(lián)以備后用。

• 分類(lèi)階段則主要用于從待分類(lèi)圖像中提取顏色特征，并參照分類(lèi)器信息對(duì)其分類(lèi)。

  分類(lèi)的方法可采用最鄰近法、K-鄰近法、最小平均距離法或支持向量機(jī)分類(lèi)法。

色彩分類(lèi)的特征提取過(guò)程并不直接使用色譜，而是基于HSL空間構(gòu)建分辨率可選的（高、中、低3擋）的一維色彩特征向量。它先將彩色樣本圖像轉(zhuǎn)換到HSL色彩空間，然后計(jì)算彩色樣本的色調(diào)、飽和度和亮度分量的直方圖。對(duì)于每個(gè)由單字節(jié)表示的顏色分量直方圖，保留色調(diào)和飽和度分量直方圖中的256個(gè)值對(duì)應(yīng)的信息，但是只保留亮度分量直方圖中8個(gè)亮度值相關(guān)的信息。

通過(guò)這種對(duì)亮度分量直方圖的抑制，色彩特征向量中的顏色信息會(huì)更突出，亮度信息會(huì)被抑制在8種灰度之內(nèi)。將包含256個(gè)色調(diào)信息和256個(gè)飽和度信息的兩個(gè)直方圖，與包含8個(gè)亮度信息的直方圖進(jìn)行組合，即可得到高分辨率的色彩特征向量。

中分辨率和低分辨率色彩特征向量是通過(guò)先提取高分辨率色彩特征向量，然后再對(duì)其應(yīng)用動(dòng)態(tài)遮罩（Dynamic Mask）獲得的。動(dòng)態(tài)遮罩基于參與訓(xùn)練的樣本創(chuàng)建，用于從高分辨率色彩特征向量中選出最能代表某個(gè)類(lèi)的色調(diào)和飽和度直方圖信息。在對(duì)于每個(gè)新添加的彩色樣本學(xué)習(xí)時(shí)，動(dòng)態(tài)遮罩通過(guò)下述過(guò)程被創(chuàng)建或更新：

• 對(duì)于每個(gè)類(lèi)，基于其中每個(gè)樣本的色調(diào)和飽和度的直方圖，計(jì)算該類(lèi)的平均色調(diào)和飽和度直方圖。

• 基于所有類(lèi)的平均色調(diào)和飽和度直方圖的均值直方圖，計(jì)算各類(lèi)的平均色調(diào)和飽和度直方圖上元素值的標(biāo)準(zhǔn)差。

• 從類(lèi)平均色調(diào)和飽和度直方圖元素值中依次選出128個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差最高的值對(duì)應(yīng)的位置作為遮罩，用于生成中分辨率色彩特征向量。

  或者依次選出64個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差最高的值對(duì)應(yīng)的位置作為遮罩，用于生成低分辨率色彩特征向量。

• 掃描各類(lèi)的動(dòng)態(tài)遮罩位置對(duì)應(yīng)的值，確保其中至少包含一個(gè)最大色調(diào)和一個(gè)最大飽和度直方圖值。

Nl Vision提供了兩種色彩訓(xùn)練方法，一是使用NI色彩分類(lèi)訓(xùn)練器離線(xiàn)完成色彩訓(xùn)練（位于：National InstrumentsVisionUtilityColor Classification Training InterfaceColor Classification Training.exe），二是使用程序代碼在運(yùn)行時(shí)完成色彩訓(xùn)練。

NI色彩分類(lèi)訓(xùn)練器可以在進(jìn)行色彩分類(lèi)之前，先從多個(gè)采集到的彩色樣本圖像中提取高分辨率的色彩特征，并將該特征與類(lèi)標(biāo)簽進(jìn)行關(guān)聯(lián)。若選擇了中分辨率或低分辨率，則訓(xùn)練過(guò)程還會(huì)對(duì)高分辨率的色彩特征施加動(dòng)態(tài)遮罩過(guò)程，獲得相應(yīng)分辨率的色彩特征向量。隨后，訓(xùn)練過(guò)程會(huì)將樣本的特征向量、樣本分類(lèi)方法連同各個(gè)類(lèi)的動(dòng)態(tài)遮罩等信息一并保存在后綴名為clf的色彩分類(lèi)器文件中。這樣在后續(xù)色彩分類(lèi)過(guò)程中，就可從該文件中讀取這些信息，對(duì)彩色目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。

下圖顯示了使用NI色彩分類(lèi)訓(xùn)練器為洗手液分類(lèi)系統(tǒng)訓(xùn)練色彩樣本時(shí)的程序界面。使用該工具可以打開(kāi)收集到的彩色洗手液樣本圖像，從中選擇藍(lán)色、綠色或白色的瓶蓋分別作為類(lèi)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過(guò)程中，可對(duì)樣本進(jìn)行編輯或刪除，訓(xùn)練完成后得到的樣本色彩特征可保存在clf文件中以備后用。

Nl Vision還提供了對(duì)彩色樣本圖像進(jìn)行訓(xùn)練和分類(lèi)的函數(shù)。它們位于LabVIEW的視覺(jué)與運(yùn)動(dòng)→Machine Vision→Machine Learning→Classification函數(shù)選板中，如下圖所示：

函數(shù)說(shuō)明及使用可參見(jiàn)幫助手冊(cè)： 

通過(guò)使用NI Vision色彩分類(lèi)函數(shù)對(duì)洗手液進(jìn)行分類(lèi)的實(shí)例，了解色彩分類(lèi)的使用，程序設(shè)計(jì)思路如下所示：

• 程序先用IMAQ Read Classifier File從NI色彩分類(lèi)訓(xùn)練器創(chuàng)建的色彩分類(lèi)器文件Soap.clf中讀取學(xué)習(xí)到的樣本特征等信息；

• 隨后While循環(huán)中的代碼逐一取出待測(cè)圖像文件夾中的圖像，由IMAQ Classify或IMAQClassify Color Advanced對(duì)指定ROI區(qū)域的圖像色彩進(jìn)行分類(lèi)，返回其類(lèi)別歸屬及分類(lèi)和識(shí)別分值等信息。

  IMAQ Overlay Text可以在圖像上以無(wú)損圖層的方式添加待測(cè)圖像的類(lèi)名；

• 當(dāng)用戶(hù)單擊STOP按鈕退出While循環(huán)后，程序會(huì)丟棄會(huì)話(huà)，釋放內(nèi)存，然后退出程序。

程序?qū)崿F(xiàn)如下所示：