1. 选择一个包含彩色信息的参考图像。彩色信息可以由多种色彩构成。
2. 使用整个图像或图像中的一个区域通过IMAQ ColorLearn模块学习色彩信息，输出的色谱包含学习到的色彩信息的简洁描述。更多内容详见NI 视觉概念手册，第15章，色彩检查。这个色谱代表学习到的色彩信息用于所有匹配运算的子过程。
3. 定义一个图像或图像中的多个区域作为检测或比较的区域。
4. 使用IMAQ ColorMatch 模块将学到的色彩信息与检测区域的色彩信息进行比较。该模块返回一个分值表示匹配的紧密度。可以指定一个最小匹配值, 表示输入色彩信息和图像中每个指定区域是否存在匹配。
5. 使用色彩匹配分值作为参考色彩信息与被比较的图像区域色彩信息相似度的度量值。
学习色彩信息
在学习色彩信息的时候,需要仔细选择一个图像或图像中的一个区域,其中包含了想要学习的色彩信息，选择所要学习的色彩信息的详细程度， 选择那些色彩在处理期间要忽略。
指定要学习的色彩信息
由于色彩匹配仅仅使用色彩信息来测量相似度，图像或图像区域代表的物体应该仅包含代表物体的有意义的颜色，如下图A B所示，B 是不合适的，其中包含了背景颜色。
下面的部分介绍什么时候学习整个图像、图像中一个区域或多个区域中的色彩信息。
使用整个图像
可以使用整个图像来学习代表图像整体色彩分布的色谱。例如在纺织品鉴定的应用中，整个图像可以代表与特定纺织品类型的色彩信息，如下图所示。
使用图像中的一个区域
可以使用图像中的一个区域提供用于比较的色彩信息。区域有助于提取图像中的有用色彩信息。下图是一个使用包含应用中有重要色彩信息的区域的例子。
使用图像中的多个区域
光的相互作用在物体表面形成物体的可见颜色。表面颜色取决于光照的方向以及观察的方向。两个完全相同的物体由于位置的不同或光照条件的不同可能有不同的外观。
下图说明了光线在保险丝的3维表面的不同反射，所导致的同样的保险丝 稍微不同的色彩。对比一下上面一排和下面一排的3安保险丝可以发现，不同的光线反射导致相同的保险丝的不同色谱。
如果画一个上排中3安保险丝的关注区来学习色谱，然后对上排的3安保险丝进行色彩匹配，会得到接近1000的非常高的匹配分值。 然而，对于下排的3安保险丝的匹配分值将低到500附近。这一问题会导致保险丝盒检测程序的色彩不匹配。
NI Vision的色彩学习算法使用一种聚集处理从图像中的一个或多个区域 中找到样板颜色。在学习阶段要为所有3安保险丝建立样板色谱，首先在上排的3安保险丝周围画一个ROI，按住
选择色彩样板灵敏度
在学习色彩时，需要为指定的色彩信息指定敏感度。图像很少能利用较低的灵敏度就可以在彩色颗粒上很好的分割开，更多的是那种颜色彩色颗粒是紧挨着的图像。使用IMAQ ColorLearn 模块的Color Sensitivity 控件可以指定用于表示颜色的粒度。
忽略学习的颜色
将输入色谱矩阵的对应成份用-1替换，可在色彩匹配中忽略某些色彩成份。例如，用-1替换色谱中最后的成份，白色就会在色彩匹配处理时被忽略。用色谱中最后的成份替换第二个，黑色就会在色彩匹配处理时被忽略。
要忽略色彩匹配中的其他色彩成分，找到色谱在应颜色盘的分桶中对应的索引，每个桶对应色谱矩阵中的一个成份。忽略某些色彩，如背景色，导致更精确的色彩匹配值。忽略背景色也提高了色彩匹配处理中定义关注区时的灵活性。忽略某些色彩，例如金属表面闪光所形成
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