使用环境 | Python(scikit-learn, NumPy) |
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使用对象 | 魔方色块颜色分类(二阶、三阶、四阶魔方) |
使用目的 | 对魔方色块颜色进行聚类,准确识别六种颜色(红、橙、蓝、绿、黄、白) |
输入数据 | HSV 色彩空间的魔方色块均值(H、S、V 三通道数据) |
输出数据 | 每个色块的颜色类别(0-5 对应六种颜色) |
硬件配置 | 支持 Python 的计算机(用于算法处理)、USB 摄像头、步进电机驱动系统 |
样本获取 | 通过摄像头实时采集魔方图像,或导入预存的魔方状态图像 |
测试结果 | 在标准光照下准确率 >98%,复杂光照下 >90% |
执行速度 | 单次分类时间 <10ms(54 个色块总时间约 0.5s) |
资源消耗 | 内存占用低(<50MB),适用于嵌入式设备 |
源码类型 | Python 版本(包含 OpenCV 视觉模块、KNN 聚类算法、魔方还原逻辑等) |
文件大小 | 完整代码及依赖库约 20MB,可根据需求更改 |
相关备注 | 下图是KNN 聚类算法原理图、颜色聚类效果图、HVS色彩空间模型 支持动态调整聚类数量,适应不同魔方阶数的色块分布 |
买家 | 规格或版本 | 评分 | 评价 | 时间 |