接上篇，
原來的演算法使用hsv顏色空間，對一些顏色不能區分，而且經過後續測試，對光照的變化的魯棒性也沒有cielab顏色空間好。
cvtcolor(src_all, hsv, cv_bgr2lab);float l[width] = ;
float a[width] = ;
float b[width] = ;
float ll[width] = ;
float aa[width] = ;
float bb[width] = ;
int pointcount[width] = ;
for (int i = 0; i < hsv.size().width; i++)
l[i] = h;
a[i] = s;
b[i] = v;
}
然後進行分割
//需要對資料進行平滑
int filtersize = 5;
for (int i = filtersize; i < width- filtersize; i++)
ll[i] = suml / (filtersize * 2 + 1);
aa[i] = suma / (filtersize * 2 + 1);
bb[i] = sumb / (filtersize * 2 + 1);
}//用球包含空間附近的點
for (int i = 0; i < width; i++) }}
//pointcount找極小值
int position[30] = ;
int position_left[30] = ;
int position_right[30] = ;
int current_position_count = 0;
bool done_flag = 0;
for (int i = 1; i <= 35; i++)
}//如果和所有的都不符合，建立新的的position
if (!done_flag)}}}
黑色線是處理後指標，藍色點是指標的極小值。
效果比使用hsv顏色空間好很多，而且由於使用的新的演算法，考慮了線纜的空間約束，識別的穩定性大幅提高。
顏色識別仍使用歐式距離的方式，但是考慮到光照的不均勻和變化，可以把l通道適當壓縮，把明暗不同的相同顏色識別為一種。
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