Na visão computacional, a detecção de objetos é uma tarefa que tem signifgificativa importância. Podemos verificar isto através da existência de inúmeros métodos propostos na literatura. Cada um destes métodos se apóia em algumas características presentes na imagem para alcançar um desempenho eficiente. Considerando ambientes que utilizam cores para determinação de objetos presentes em uma imagem, é possível utilizá-las como características que permitam detectar os objetos. Neste trabalho, são investigados dois classificadores de cores. O primeiro é baseado em limiarização no espaço HSV e o segundo é constituído de um mapa auto-organizável para classificação dos pixels no espaço RGB. Objetivando a construção de um sistema classificador de cores eficiiente, capaz de processar vídeo em tempo real, é proposta uma técnica que se baseia no conceito de quantização. Outro aspecto investigado foi a detecção de movimento para evitar o processamento de pontos indesejados. O desempenho do sistema de classificação de cores é avaliado em um ambiente de futebol de robôs da categoria Mirosot, que é um ambiente dinâmico e que exige que todo o processamento da imagem seja rápido de modo a detectar corretamente todos objetos presentes em cada quadro. Os resultados mostram que o classificador de cores é capaz de detectar todos objetos no ambiente de futebol de robôs, sendo cada quadro processado em menos de 30 milisegundos, tornando o sistema desenvolvido muito adequado ao processamento de vídeo

In computer vision, the detection of objects is a task of great importance. We can verify this by the existence of several methods proposed in the literature. Each one of these methods is based on some characteristics present in the image to reach an eficient performance. Considering environments that make use of colors for determining the objects present in a image, it is possible to utilize them as the characteristics that allow to detect the objects. In this work, two color classifiers are investigated. The first one is based on the thresholding in the HSV space and the second is constituted by a self-organizing map for classifying of pixels in the RGB space. Aiming to construct an eficient color classifier able to process video in real time, it is proposed a technique that is based on the quantization concept. It is also investigated the detection of movement to avoid processing undesired points. The performance of the color classifier system is validated in a MIROSOT robot soccer environment, which is a dynamic environment, requiring that all image processing be very fast in order to detect all the objects present in each frame. The results show that the color classifier system is able to detect correctly all objects present in the robot soccer environment, processing each frame in less than 30 milliseconds, turning the developed system very appropriate for real time video processing