机器人是怎样识别颜色与与图像的？机器人的视觉与文字识别或图像识别是有区别的，它们的区别在于机器人视觉系统需要处理三维图像，不仅需要了解物体的大小、形状...

1、机器人是怎样识别颜色与与图像的？

用光敏仪器检测,不同颜色返回的数值是不1样的，就可以根据这来辨别颜色。图像需要提前录制1个模版,然后机器人根据这个模版的关键点检测图像。具体解释如下：摄像头采集到的图像主要作如下处理：首先对数据解码，利用查表法将RGB空间模型数据转化为HSI空间模型，然后采用类间方差法将图像进行2值化，再利用连通域对目标进行标定，最后对图像进行去噪，从而实现目标的识别和定位。摄像头采集的图像为RGB格式，但RGB模型中R、G、B值易受光线影响，不适宜进行颜色识别；HSI模型中，不同的颜色对应不同的色调参数H，并且H受外界光照影响小，因此采用HSI模型实现颜色识别。因此，要通过某种算法，先将RGB色域空间映射到HSI空间。

2、机器人的视觉与文字识别或图像识别是有区别的，它们的区别在于机器人视觉系统需要处理3维图像，不仅需要了解物体的大小、形状...

(A)没有详解信息！。

3、机器人视觉系统与文字识别或图像识别的区别在于,机器人视觉系统1般要处理3维图像

机器人视觉系统相较文字识别或图像识别要复杂，涵盖的范围也更加广泛，机器人视觉系统包括了视觉检验和视觉引导两种，机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的2维/3维图像，和文字识别或图像识别不是1个概念。但是我不知道你具体想弄清楚什么问题呢？就是区别吗？。

4、机器人视觉系统与文字识别或图像识别的区别在于,机器人视觉系统1般要处理3维图像

机器人视觉系统相较文字识别或图像识别要复杂，涵盖的范围也更加广泛，机器人视觉系统包括了视觉检验和视觉引导两种，机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的2维/3维图像，和文字识别或图像识别不是1个概念。但是我不知道你具体想弄清楚什么问题呢？就是区别吗？。

5、数字图像处理有哪些主要的应用

应用领域 　　图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 1）航天和航空技术方面 　　航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了JPL对月球、火星照片的处理之外，另1方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来，美国及1些国际组织发射了资源遥感卫星（如LANDSAT系列）和天空实验室（如SKYLAB），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高。因此，以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的，而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星，采用多波段扫描器（MSS），在900km高空对地球每1个地区以18天为1周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右（如1983年发射的LANDSAT-4，分辨率为30m）。这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）。我国也陆续开展了以上诸方面的1些实际应用，并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。 2）生物医学工程方面 　　数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛，而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外，还有1类是对医用显微图像的处理分析，如红细胞、白细胞分类，染色体分析，癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。 3）通信工程方面 　　当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以3网合1的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难，因图像的数据量十分巨大，如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去，必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在1定意义上讲，编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外，目前国内外正在大力开发研究新的编码方法，如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。 4）工业和工程方面 　　在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用，如自动装配线中检测0件的质量、并对0件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在1些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得1提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人，将会给工农业生产带来新的激励，目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。 5）军事公安方面 　　在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导，各种侦察照片的判读，具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统，飞机、坦克和军舰模拟训练系统等；公安业务图片的判读分析，指纹识别，人脸鉴别，不完整图片的复原，以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。 6）文化艺术方面 　　目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成1门新的艺术--计算机美术。 7)机器人视觉 　　机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行3维景物理解和识别,是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人,邮政、医院和家庭服务的智能机器人,装配线工件识别、定位,太空机器人的自动操作等。 8)视频和多媒体系统 　　目前,电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成,多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。 9)科学可视化 　　图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具。 10)电子商务 　　在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。 　　总之,图像处理技术应用领域相当广泛,已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。 研究方向 　　自20世纪60年代第3代数字计算机问世以后，数字图像处理技术出现了空前的发展，在该领域中需要进1步研究的问题主要有如下5个方向： 　　1）在进1步提高精度的同时着重解决处理速度问题； 　　2）加强软件研究，开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法； 　　3）加强边缘学科的研究工作， 　　促进图像处理技术的发展； 　　4）加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体系； 　　5）时刻注意图像处理领域的标准化问题。

6、图像识别和机器人操作系统

图像识别是人工智能的关键。有眼睛的机器人才叫正常的机器人，没有眼睛的机器人只能算是机器盲人。 机器人操作系统应该是为特定机器人专用的操作系统，对特定的机器人有优势。对自行随意开发的机器人或智能装置未必适合。