使用Python和OpenCV在图像中进行颜色识别

Python 中的 OpenCV 是一个开源库，基本上用于图像和视频处理。它不仅支持 Windows、Linux、Mac 等各种系统，还可以使用 Python、C++、Java 等多种编程语言运行。OpenCV 还允许我们在图像中识别颜色。不知道如何在图像中找到这些颜色吗？

图像中的颜色识别

显示器或电视屏幕基本上产生三种类型的颜色，即红、绿和蓝（注：此处对应原文描述）。但这三种颜色的组合和强度构成了各种颜色。因此，每种颜色都有其独特的 HSV 颜色代码。为了在给定图像中找到指定的颜色，我们需要使用该颜色的下限和上限 HSV 值。

示例： 为了在图像中找到绿色，我们需要为绿色指定下限和上限 HSV 颜色代码，如下所示。

lower=np.array([50, 100,100])
upper=np.array([70, 255, 255])

如何在 OpenCV 中识别颜色？

让我们试着实际实现这个方法。例如，考虑下面给出的源代码。在这个源代码中，我们将在 shapes.jpg 图像中查找绿色。下面示例中使用的图像

!image

你可以下载这张图片，并将其保存在你当前编写的 Python 文件所在的同一文件夹中。

实现：

# Python program to identify
#color in images

# Importing the libraries OpenCV and numpy
import cv2
import numpy as np

# Read the images
img = cv2.imread("Resources/shapes.jpg")

# Resizing the image
image = cv2.resize(img, (700, 600))

# Convert Image to Image HSV
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Defining lower and upper bound HSV values
lower = np.array([50, 100, 100])
upper = np.array([70, 255, 255])

# Defining mask for detecting color
mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)

# Display Image and Mask
cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("Mask", mask)

# Make python sleep for unlimited time
cv2.waitKey(0)

输出：

!image

从 RGB 代码中查找 HSV 代码

不知道如何找到这个独特的 HSV 颜色代码？只需编写下面给出的程序，就可以从 RGB 颜色代码中找到 HSV 颜色代码。你可以从这里选择你想要的颜色对应的 RGB 颜色代码。找到想要查找的颜色的 RGB 代码后，编写这个程序来获取该颜色的 HSV 代码。

示例： 在下面的源代码中，我们找到了绿色的 HSV 值。绿色的 RGB 值是 [0, 255, 0]。

# Python programs to find
# unique HSV code for color

# Importing the libraries openCV & numpy
import cv2
import numpy as np

# Get green color
green = np.uint8([[[0, 255, 0]]])

# Convert Green color to Green HSV
hsv_green = cv2.cvtColor(green, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Print HSV Value for Green color
print(hsv_green)

# Make python sleep for unlimited time
cv2.waitKey(0)

输出：

!image

一旦找到了特定颜色的唯一 HSV 代码，就可以按照以下步骤获取该颜色的 HSV 下限和上限。

lower = [h-10, 100, 100]
upper = [h+10, 255, 255]

示例： 对于绿色，HSV 颜色代码是 [60, 255, 255]。因此，该颜色的 HSV 下限和上限将如下所示。

lower = [50, 100, 100]
upper = [70, 255, 255]