颜色识别的两种简单方式：

1、单通道方式：

              原理：通过不同颜色在灰度图中的阈值范围不同来区分颜色（理论上这种方式不推荐，但在一定情况下适用）

材料：

halcon代码：

结果：

2、通过HSV模型方式

什么是’HSV‘？

（百度百科）

色调H

用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°；

饱和度S

饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。

明度V

明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。

RGB和CMY颜色模型都是面向硬件的，而HSV（Hue Saturation Value）颜色模型是面向用户的。

HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察，就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩，水平轴表示纯度，明度沿垂直轴测量。

颜色模型通俗一点来看，先打开电脑自带的画图工具，打开编辑颜色

例子：(我这里只把图片中的紫色给选出来)

首先通过decompose3算子将图片解离成三通道图

再通过trans_from_rgb算子将解离成的三通道图片转换成HSV

halcon代码：

结果：

xxx