led指示灯识别功能

led指示灯识别可以实现led的八种灯光颜色识别以及灯光闪烁识别。可用于大型设备的led灯光自动化监控。暂未实现led定位识别。

本代码使用python编写，依赖opencv来进行颜色识别。依赖open cv 3.4.1，太高可能会报错

pip3 install opencv_python==3.4.2.16

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
图片测试
"""
import cv2
import numpy as np
import collections
import OperationMysql as mySql# 处理图片
def get_color(frame):print('go in get_color')hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)maxsum = -100color = Nonecolor_dict = getColorList()for d in color_dict:mask = cv2.inRange(hsv, color_dict[d][0], color_dict[d][1])cv2.imwrite(d + '.jpg', mask)binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]binary = cv2.dilate(binary, None, iterations=2)img, cnts, hiera = cv2.findContours(binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)sum = 0for c in cnts:sum += cv2.contourArea(c)if sum > maxsum:maxsum = sumcolor = dreturn colordef getColorList():dict = collections.defaultdict(list)# 黑色lower_black = np.array([0, 0, 0])upper_black = np.array([180, 255, 46])color_list = []color_list.append(lower_black)color_list.append(upper_black)dict['black'] = color_list# 灰色lower_gray = np.array([0, 0, 46])upper_gray = np.array([180, 43, 220])color_list = []color_list.append(lower_gray)color_list.append(upper_gray)dict['gray'] = color_list# 白色lower_white = np.array([0, 0, 221])upper_white = np.array([180, 30, 255])color_list = []color_list.append(lower_white)color_list.append(upper_white)dict['white'] = color_list# 红色lower_red = np.array([156, 43, 46])upper_red = np.array([180, 255, 255])color_list = []color_list.append(lower_red)color_list.append(upper_red)dict['red'] = color_list# 红色2lower_red = np.array([0, 43, 46])upper_red = np.array([10, 255, 255])color_list = []color_list.append(lower_red)color_list.append(upper_red)dict['red2'] = color_list# 橙色lower_orange = np.array([11, 43, 46])upper_orange = np.array([25, 255, 255])color_list = []color_list.append(lower_orange)color_list.append(upper_orange)dict['orange'] = color_list# 黄色lower_yellow = np.array([26, 43, 46])upper_yellow = np.array([34, 255, 255])color_list = []color_list.append(lower_yellow)color_list.append(upper_yellow)dict['yellow'] = color_list# 绿色lower_green = np.array([35, 43, 46])upper_green = np.array([77, 255, 255])color_list = []color_list.append(lower_green)color_list.append(upper_green)dict['green'] = color_list# 青色lower_cyan = np.array([78, 43, 46])upper_cyan = np.array([99, 255, 255])color_list = []color_list.append(lower_cyan)color_list.append(upper_cyan)dict['cyan'] = color_list# 蓝色lower_blue = np.array([100, 43, 46])upper_blue = np.array([124, 255, 255])color_list = []color_list.append(lower_blue)color_list.append(upper_blue)dict['blue'] = color_list# 紫色lower_purple = np.array([125, 43, 46])upper_purple = np.array([155, 255, 255])color_list = []color_list.append(lower_purple)color_list.append(upper_purple)dict['purple'] = color_listreturn dict# 待识别图片
img = cv2.imread('images/test.jpg')# 区域，可改为for循环，同时识别多个区域
x2, y2, w2, h2 = (426, 909, 37, 37)
# print(x2, y2, w2, h2)
img_roi2 = img[int(y2):int(y2 + h2), int(x2):int(x2 + w2)]
cv2.rectangle(img=img, pt1=(x2, y2), pt2=(x2 + w2, y2 + h2), color=(0, 0, 255), thickness=1)
color = get_color(img_roi2)
cv2.putText(img, '{0}'.format(color),(x2 + 50, y2),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1.2, (0, 0, 255), 4,cv2.LINE_AA)cv2.imshow('roi', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果图：

后期有需要可扩展led自动区域识别与区域文字识别，现在暂时手动定位roi区域。

定位工具参看下一篇博客roi定位工具

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