OPenCV4-颜色识别（一）调色板和简单的颜色识别

使用 OPenCV4 做颜色识别十分简单。本文章使用 python 语言来实现一个调色板和简单的颜色识别。

1.调色板

绘制一个调色板对颜色识别非常有用，当然你也可以使用 PS 等软件自带的调色板，那样会有更好的效果。

调色板的实现原理十分简单，就是通过滑动栏来选择不同的数值，来改变图像画布的颜色。因为在颜色识别中多使用 HSV 颜色空间作为识别阈值判定。所以这个调色板就是通过调节 HSV 空间的 "H"、"S"、"V" 的数值来显示一个 BGR 空间的图像。为什么显示的是 BGR 空间的图像呢？因为一般相机读取的格式都是 BGR 的。所以显示 BGR 空间的图像。总之就是：通过调节 HSV 空间的数值，显示 BGR 空间的图像。代码如下：

 import cv2import numpy as npdef nothing(x):pass# Trackbarcv2.namedWindow("frame")cv2.createTrackbar("H", "frame", 0, 179, nothing)cv2.createTrackbar("S", "frame", 255, 255, nothing)cv2.createTrackbar("V", "frame", 255, 255, nothing)img_hsv = np.zeros((255, 500, 3), np.uint8)while True:h = cv2.getTrackbarPos("H", "frame")s = cv2.getTrackbarPos("S", "frame")v = cv2.getTrackbarPos("V", "frame")img_hsv[:] = (h, s, v)# 图像空间转换（HSV 转 BGR）img_bgr = cv2.cvtColor(img_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)# 数值是 HSV 空间的，但是显示的颜色是 BGR 空间的cv2.imshow("frame", img_bgr)key = cv2.waitKey(1)if key == 27:breakcv2.destroyAllWindows()

2.一个简单的颜色识别

为什么说是简单的颜色识别呢？因为接下来要实现的程序，是有限制的。在 "S"、"V" 空间不变的条件下，只改变 "H" 空间的数值。因此所能识别的颜色有限，只能识别红、橙、黄、绿、紫这五种颜色。具体实现看代码：

 import cv2# 1.获取视频源cap = cv2.VideoCapture(0)if cap.open:print("相机打开成功!\n")else:print("未能与相机建立连接...")# 设置相机属性cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)while True:# BGR 格式_, frame = cap.read()# 2.颜色空间转换（BGR 转 HSV）hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 获取图像的中心位置坐标，颜色识别就是识别的这一点height, width, _ = frame.shapecx = int(width / 2)cy = int(height / 2)# Pick pixel valuepixel_center = hsv_frame[cy, cx]print(pixel_center)# 获取 H 空间的数值，此颜色识别只考虑 H 空间，S， V 空间同理hue_value = pixel_center[0]# 3.颜色识别判定，只考虑 H 空间color = "Undefined"if hue_value < 5:color = "RED"elif hue_value < 22:color = "ORANGE"elif hue_value < 33:color = "YELLOW"elif hue_value < 78:color = "GREEN"elif hue_value < 131:color = "BLUE"elif hue_value < 170:color = "VIOLET"else:color = "RED"# 获取 BGR 空间中图像中心坐标值，用于使显示的文本和中心区域识别的物体同一个颜色pixel_center_bgr = frame[cy, cx]b, g, r = int(pixel_center_bgr[0]), int(pixel_center_bgr[1]), int(pixel_center_bgr[2])# 图像左上角放置识别出来的颜色文本cv2.putText(frame, color, (10, 50), 0, 1.5, (b, g, r), 2)# 识别区域中心画圆cv2.circle(frame, (cx, cy), 5, (25, 25, 25), 3)cv2.imshow("video frame", frame)key = cv2.waitKey(int(1000 / 30))if key == 27:breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

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1.调色板

2.一个简单的颜色识别

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