摘要：物联网与边缘计算快速发展的背景下，树莓派作为微型计算机的代表，凭借其低功耗与高扩展性，成为嵌入式视觉应用的理想平台。然而，传统颜色识别工具往往存在精度不足、抗干扰能力弱等问题。
物联网与边缘计算快速发展的背景下，树莓派作为微型计算机的代表，凭借其低功耗与高扩展性，成为嵌入式视觉应用的理想平台。然而，传统颜色识别工具往往存在精度不足、抗干扰能力弱等问题。
今天推荐一款摄像头颜色提取器——一款为树莓派5（ARM64架构）设计的跨平台应用程序，通过融合多颜色空间特征与优化KNN算法，实现了高精度、实时性的颜色分类，为工业检测、环境监测、艺术创作等领域提供了可靠的技术支持。
项目介绍摄像头颜色提取器是一款基于.NET 8与树莓派5优化的跨平台应用，核心功能是通过USB摄像头捕获实时视频流，并利用增强型KNN算法对画面中的颜色进行智能识别。
系统支持8种基础颜色（红、绿、蓝、黄、橙、白、黑、紫）及其变体，覆盖从低饱和度到高亮度的广泛色域。通过多颜色空间特征融合（RGB、LAB、HSV）与动态权重分配，算法在光照变化与噪声干扰下仍能保持稳定性能。
另外，系统集成了串口通信、智能日志、可视化交互等功能，满足嵌入式场景下的远程调试与数据传输需求。
项目功能1、实时摄像头捕获基于V4L2（Video4Linux2）接口，实现20FPS的流畅视频流捕获，兼容主流USB摄像头。
2、增强型KNN颜色分类融合RGB（40%）、LAB（40%）、HSV（20%）三色空间特征，通过加权欧氏距离与多分类器投票机制，提升识别鲁棒性。
3、多交互方式支持提供鼠标、触摸屏、键盘三种控制模式，用户可通过点击、拖拽或方向键移动检测框，实时获取目标区域RGB值与颜色名称。
4、串口通信模块自动检测并连接树莓派串口设备（如/dev/ttyUSB0），以"RGB:255,128,64;GRAY:145;COLOR:red"格式实时传输数据至PC端。
5、智能日志系统按日期与会话生成分层日志文件，支持自动清理与多级别记录（DEBUG/INFO/ERROR），便于远程问题排查。
6、RGB显示框智能定位采用"右上方→左上方→右下方→左下方→水平自适应"优先级策略，确保显示框始终可见，并通过动态指示线连接检测区域。
项目特点1、高精度识别基于118个标注样本的训练数据集，覆盖8种颜色类别及其亮度、饱和度变体，KNN算法通过加权投票与置信度评估，确保分类准确性。
2、实时性能优化算法优化后单帧处理时间低于50ms，支持20FPS实时分类，检测框移动时RGB值与串口数据毫秒级更新。
3、抗干扰设计多颜色空间融合与不平衡数据集处理（如为稀有颜色分配更高权重），有效应对光照变化与样本偏差问题。
4、跨平台兼容性针对树莓派5 ARM64架构深度优化，同时支持Windows（COM口）与Linux（tty设备）串口通信。
5、易用性扩展提供开机自启动、训练数据集扩展接口，用户可轻松新增颜色类别或调整算法参数。
项目技术1、开发框架后端采用.NET 8（ARM64版本），利用其高性能与跨平台特性；前端交互基于Avalonia框架，兼容树莓派7英寸触控屏。
2、核心算法多颜色空间融合：RGB（基础特征）、LAB（感知均匀性）、HSV（光照鲁棒性）按比例组合。
优化KNN分类：K值从3增至5以减少噪声影响，支持加权欧氏距离与备选分类器切换机制。
3、数据管理训练数据集包含118个样本，覆盖8种颜色类别；日志系统采用分层存储与智能清理策略，单文件最大10MB时自动轮转。
4、硬件适配针对树莓派5的ARM64处理器优化内存占用与CPU负载，确保在低功耗设备上稳定运行。
项目源码项目已开源至GitHub，提供完整的C、训练数据集与部署脚本。
GitHub：https://github.com/HeShen-1/ColorDetectionOfMineWater
通过以下步骤快速上手：
1、Windows构建：安装.NET 8 SDK，运行build-package.ps1生成部署包。2、树莓派部署：通过SCP传输camera-color-picker-deploy.tar.gz，执行install.sh完成安装。
3、串口配置：在树莓派config.txt中启用UART，并将用户加入dialout组。
总结摄像头颜色提取器通过融合多学科技术（计算机视觉、机器学习、嵌入式开发），为树莓派平台提供专业级的颜色识别解决方案。其核心价值在于高精度、实时性、易用性的平衡，既可作为独立工具应用于工业检测，也可通过串口通信集成至更大规模的物联网系统。
来源：opendotnet
