使用 Python 和 OpenCV 进行颜色检测答案

【问题标题】：Color detection using Python & OpenCV使用 Python 和 OpenCV 进行颜色检测
【发布时间】：2021-11-24 22:29:51
【问题描述】：

是否可以以这样的方式自定义此代码，以便在框架中存在特定颜色时打印某些内容，或者如果框架中未检测到颜色则打印其他内容？如果没有，那么我该如何开发此功能？有什么建议？我只是计算机视觉的初学者和图像处理。谢谢。

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    width = int(cap.get(3))
    height = int(cap.get(4))

    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_blue = np.array([90, 50, 50])
    upper_blue = np.array([130, 255, 255])

    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

    result = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

    cv2.imshow('frame', result)
    cv2.imshow('mask', mask)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

【问题讨论】：

标签： python opencv colors color-detection

【解决方案1】：

我认为你可以在你的面具上使用区域道具：

for region in regionprops(mask):
    # take regions with large enough areas
    if region.area >= 20:
        print("color")
    else:
        print("no color")

这样的事情应该可以工作。我使用 20 作为区域区域，但您必须根据您的使用情况尝试最佳价值。此代码甚至可以检测存在多少颜色区域

【讨论】：

【解决方案2】：

以下方法可能有效：

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    width = int(cap.get(3))
    height = int(cap.get(4))

    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # only one colour in range:
    lower_blue = np.array([90, 50, 50])
    upper_blue = np.array([90, 50, 50])
    included = False
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    for i in range(mask.shape[0]):
         for j in range(mask.shape[1]):
              if mask[i,j] == 1:
                   included = True

    if included == True:
        print("colour is included")
    else:
        print("colour is not included")
    result = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

    cv2.imshow('frame', result)
    cv2.imshow('mask', mask)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

【讨论】：

你真的不应该用 for 这样的循环遍历所有像素 - 这是对 CPU 和时间的巨大浪费。请改用countNonZero()，或numpy.count_nonzero()
这将检测给定颜色的任何像素。我认为最好有一个最小检测区域（嗯，取决于 OP）
@MarkSetchell 是的，完全正确，我不知道 countNonZero() 函数，谢谢！
请问作为一个编程初学者，如何获得一个有权对问题发表评论的帐户？我试图尽我所能回答这个问题，当然这并不完美，但我想这是可行的，而且我只会得到反对票……我只是在等待我的帐户被阻止，因为反对票太多等等:D
你会到达那里...继续练习，继续阅读，继续学习。我们曾经都是新人，即使有经验，我们仍然会犯错误。

【解决方案3】：

你可以像这样打印彩色

import os

os.system('')
#Red: \33[31m
#Green: \033[1;32;40m
#Reset color: \033[0;37;40m

print('\033[1;32;40mHello everyone.\033[0;37;40m')
print("\33[31mBrooo this is red and so susy i think.\033[0;37;40m\n")

【讨论】：

我认为您可能误读了这个问题。它是关于使用 OpenCV 在视频流中寻找颜色。