1.4.1. Không gian mau
Không gian màu là một khung mô hình toán học được dùng dé biểu diễn các gam màu dưới dạng giá tri số và thực hiện các phép toán toán học liên quan. [4].
Mặc định, OpenCV sử dụng không gian màu RGB để biểu diễn hình ảnh, trong đó mỗi tọa độ pixel (x,y) chứa giá trị cường độ nằm trong khoảng từ 0 đến
255, với độ chính xác 8 bit. RGB va HSV là hai không gian màu cơ bản và được sử
dụng rộng rãi. Trong nội dung của dự án này, hình ảnh thu thập từ PiCamera sẽ
được chuyên đổi từ không gian màu RGB sang HSV trước khi tiến hành quá trình
xử lý.
1.4.2. RGB
Trong xử lý ảnh, RGB là một hệ thống mau cơ bản rất phô biến, được ứng dụng rộng rãi trong việc xử lý và lưu trữ dữ liệu hình ảnh. Nguyên tắc cơ bản của RGB là sử dụng ba màu chính là R , G và B dé biểu diễn tất cả các gam màu. Mỗi điểm ảnh được hình thành bằng cách kết hợp ba màu sắc này.
Red (R)
Blue (B) Green (G)
Hình 1. 19: Hệ RGB
Trong việc biểu diễn số trên máy tính, ảnh màu RGB có thể sử dụng các số bit màu như 1ó, 24, 32 hoặc 48 bit. Số bit màu càng cao của điểm ảnh thì mức chính xác trong biểu diễn màu sắc càng tăng.
Nếu mỗi kênh mau được mã hóa bằng I byte (8 bit) và giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 255, thì chúng ta có anh 24 bit màu, với kha năng biểu diễn tat cả
28 x 28 x 28 = 16.581.375 màu (khoảng 16 triệu màu).
20
OpenCV mặc định sử dụng không gian mau RGB, tuy nhiên thực tế OpenCV lưu trữ màu sắc dưới định dạng BGR. [6]
1.4.3. HSV
HSV (Hue, Saturation & Value/Brightness) là một hệ thống không gian màu được thiết kế dé tái hiện các màu sắc mà con người có thé cảm nhận. Nó giữ thông tin về mau sắc trong một biéu diễn hình dạng của các điểm mau RGB. [4].
- Hue - giá tri màu (0-179).
- Saturation - Độ bão hòa màu (0-255).
- Value - Độ sáng hoặc cường độ (0-255).
Hình 1. 20: Hệ HSV
Sử dụng định dạng không gian mau HSV mang lại lợi ích quan trọng trong
quá trình phân đoạn màu. Trong không gian màu RGB, việc lọc ra màu cụ thể
không đơn giản, nhưng với HSV, việc xác định phạm vi mau cần lọc trở nên dé
dàng hơn khi ta thấy chúng. [4]
Hình I. 21: Bộ loc HSV
21
Trong phạm vi nghiên cứu, mỗi tông màu được biểu thị băng cách sử dụng một tập hợp ba giá trị (H, S, V). Dé biểu thị giá trị S và độ sáng V, cần chọn từ 0 đến 255 để đảm bảo khả năng phân biệt các tình huống màu sắc với độ bão hòa và
độ sáng đa dạng. Đối với giá trị Hue, thay vì dùng dải giá trị 0 - 360, chúng ta sử dụng dải giá trị 0 - 180 dé biéu thị màu sắc. Điều này khiến cho việc biểu thị không hoàn chỉnh vòng tròn màu sắc, và do đó có sự tương ứng khác với chuẩn. Dé xác định khoảng giá trị màu sắc phù hợp, ta có thé dựa vào bộ lọ dai màu (hình 2.11) và
giá trị H của các tông màu cơ bản. [7]
Các giá trị HSV đã được xác định thông qua quá trình lấy mẫu, điều chỉnh,
đôi chiêu và so sánh nhiêu lân.
Ban đầu, nhóm đã thực hiện nghiên cứu dựa trên bộ lọc màu và giá trị H của các tông mau cơ bản dé tạo ra các giá tri HSV phù hợp. Nhờ đó, chúng ta có thé xác
định các giới hạn màu hoặc ngưỡng màu như sau: [7]
* Màu đỏ: (168, 0, 0) + (179, 255, 255)
* Màu xanh dương: (117, 0, 0) + (128, 255, 255)
s Màu vàng: (44, 0, 0) + (57, 255, 255)
Sau đó, quá trình phân loại sản phâm tiép tục bang cách tách riêng các màu sắc của bê mặt, sử dụng các ngưỡng mau đã được xác định trước đó thông qua việc
so sánh thủ công với bảng màu HSV. Cân điêu chỉnh các ngưỡng mau sao cho phù
hợp và chính xác phản ánh màu sắc thực tế của bề mặt sản phẩm. [7].
Sau khi điêu chỉnh các ngưỡng mau, chúng ta dat được kêt qua cuôi cùng vê
ngưỡng màu thực tế của bề mặt màu sắc của sản phẩm.
Dưới đây là 3 loại màu sắc trong phạm vi đề tài:
* Màu đỏ: (168, 198, 0) + (179, 255, 255)
* Màu xanh dương: (1 17, 184, 0) + (128, 255, 255)
* Màu vàng: (44, 168, 21) + (57, 255, 255)
22