Dentre os diversos padrões de representação de cores em uma imagem, se encontram: RGB, CMYK, YCbCr, HSL/HSB. O que foi escolhido para identificar padrões de cores foi RGB.
No intuito de representar imagens utilizando cores é possível representar cada pixel de uma imagem decompondo em três componentes: Vermelho (Red), Verde (Green) e Azul (Blue). Com isso a cada pixel de uma imagem são atribuídos valores entre 0 e 255, isso representa sua respectiva intensidade.
As tecnologias aplicadas nas áreas para reconhecimento de cores RGB são bastante utilizadas para outras áreas de pesquisa resolvendo os problemas individuais de forma especifica.
Com amplas áreas que podem receber esse sistema, a química utiliza bastante para detectar a coloração de uma substancia e receber os valores RGB, que são variáveis para os tons de cor, adquiridas através da área seleciona na imagem onde serão extraídas as informações da coloração e processadas com o objetivo específico do sistema.
O sistema manipulará as variáveis RGB que são capturadas de uma imagem digital de 24 bits (16.7 milhões de cores), essas corres e para obter um resultado, onde R, G e B podem variar com as informações coletadas.
Essas informações RGB serão coletadas de um câmera de um dispositivo móveis através de um aplicação definida para soluciona o problema, usando coordenadas RGB.
Percebendo as informações de cor do objeto em qualquer ponto espacial podem ser simultaneamente analisada sob um detecção 2D plano, demostramos que a cor da folha do arroz e associado ao fertilizante de nitrogênio que pode ser estimado utilizando um smartphone.
Um smartphone de geração atual possui todos os recursos necessários para uma analise óptica, que foi utilizado para um sensor espectroscópico para gravação de aplicações de telemedicina.
Este trabalho busca capturar imagens digitais de um smartphone para coletas de dados RGB. A utilização dessa metodologia possui a vantagem de captura as informações de uma imagem pelo baixo custo de implantação.
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