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OpenCV实现实时颜色检测的示例

作者:E-An居士

本文主要介绍了OpenCV实现实时颜色检测的示例,通过HSV色彩空间转换和色调范围判断实现红黄绿蓝颜色检测,包含视频捕捉、区域标记、颜色分析等功能,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下

一、引言

今天我将介绍一个使用Python和OpenCV库实现的实时颜色识别系统。这个系统能够通过摄像头捕捉视频流,并在视频中指定区域内识别主要颜色(红、黄、绿、蓝)。这种技术在机器人视觉、自动化检测和交互式应用中有着广泛的应用前景。

二、系统概述

该系统主要包含以下几个功能:

三、代码解析

1. 导入库

import cv2

我们只需要导入OpenCV库,它提供了强大的计算机视觉功能,包括图像处理和视频捕捉。

2. 颜色识别函数

def get_color(img):
    H = []
    color_name = None
    img = cv2.resize(img,(640,400),)
    # 将彩色图转换为HSV
    HSV = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 画矩形框
    cv2.rectangle(img,(280,180),(360,260),(0,255,0),2)
    # 依次取出每行每列的H,S,V值放入容器中
    for i in range(280,360):
        for j in range(180,260): H.append(HSV[j,i][0])
    # 分别计算出H,S,V的最大最小
    H_min = min(H);H_max = max(H)
    # 判断颜色
    if H_min >= 0 and H_max <= 10 or H_min >= 156 and H_max <= 180: color_name='red'
    elif  H_min >= 26 and H_max <= 34 : color_name='yellow'
    elif  H_min >= 35 and H_max <= 77 : color_name='green'
    elif  H_min >= 100 and H_max <= 124 : color_name='blue'
    print(color_name)
    return  img,color_name

函数功能详解

3. 主程序循环

cap = cv2.VideoCapture(0)
while 1:
    _,frame=cap.read()
    img,cal = get_color(frame)
    cv2.imshow('',img)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

四、HSV色彩空间详解

为什么选择HSV而不是RGB进行颜色识别?

五、颜色范围设定

OpenCV中HSV的范围:

常见颜色H值范围:

可对比如下的颜色范围图

在这里插入图片描述

六、系统优化建议

七、完整代码

import cv2

def get_color(img):
    H = []
    color_name = None
    img = cv2.resize(img,(640,400),)
    # 将彩色图转换为HSV
    HSV = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 画矩形框
    cv2.rectangle(img,(280,180),(360,260),(0,255,0),2)
    # 依次取出每行每列的H,S,V值放入容器中
    for i in range(280,360):
        for j in range(180,260): H.append(HSV[j,i][0])
    # 分别计算出H,S,V的最大最小
    H_min = min(H);H_max = max(H)
    # 判断颜色
    if H_min >= 0 and H_max <= 10 or H_min >= 156 and H_max <= 180: color_name='red'
    elif  H_min >= 26 and H_max <= 34 : color_name='yellow'
    elif  H_min >= 35 and H_max <= 77 : color_name='green'
    elif  H_min >= 100 and H_max <= 124 : color_name='blue'
    print(color_name)
    return  img,color_name

cap = cv2.VideoCapture(0)
while 1:
    _,frame=cap.read()
    img,cal = get_color(frame)
    cv2.imshow('',img)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

八、总结

本文介绍了一个基于OpenCV的实时颜色识别系统,通过HSV色彩空间转换和色调范围判断实现了基本颜色识别功能。该系统可以作为更复杂计算机视觉项目的基础,通过进一步优化和扩展,能够满足各种实际应用需求。

到此这篇关于OpenCV实现实时颜色检测的示例的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV 实时颜色检测内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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