如何使用图像（OpenCV 和 Python）正确测试 RGB 值？答案

【问题标题】：How to correctly test RGB values using images(OpenCV & Python)?如何使用图像（OpenCV 和 Python）正确测试 RGB 值？
【发布时间】：2015-03-13 15:33:36
【问题描述】：

我目前正在开发一个使用颜色检测 (OpenCV) 的项目。我对 Python 和 OpenCV 很陌生，所以我并没有完全按照我的意愿工作。

我有一个类 ColourDetection（对 HSV 值进行微调有什么建议吗？），它包含我们用来检测某种颜色的静态方法 detect_color。这里是：

#!/usr/bin/env python
import  cv2
import  numpy   as  np

class ColourDetection(object):

    #HSV 180-255-255 max values openCV (recalculate from GIMP)
    #these need adjusting
    BOUNDARIES = {
    'red': ([170, 160, 60], [180, 255, 255]),
    'blue': ([110, 50, 50], [130, 255, 255]),
    'green': ([38, 50, 50], [75, 255, 255]),
    'yellow':([103, 50, 50], [145, 255, 255])
    }

    @staticmethod
    def detect_color(detection_image):
        img_hsv =   cv2.cvtColor(detection_image,   cv2.COLOR_BGR2HSV)
        #loop for all defined colours
        for k,v in ColourDetection.BOUNDARIES.iteritems():
            #convert to numpy arrays
            lower_color = np.array(v[0])
            upper_color = np.array(v[1])
            #create mask from colour bounds
            mask    =   cv2.inRange(img_hsv,    lower_color,    upper_color)
            #count found colour pixels
            amount_not_zero = cv2.countNonZero(mask)
            if amount_not_zero > 9000:
                return k
            else:
                return "No colour found"

前 2 个测试工作正常。然而，最后一个测试应该使用这些 RGB 值返回红色。看来我需要对 HSV 值进行一些微调。谁能帮帮我？

from unittest import TestCase
from ColourDetection import ColourDetection
import numpy as np

__author__ = 'user'


class TestColourDetection(TestCase):
    def test_detect_color_not_found(self):
        image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
        color = ColourDetection.detect_color(image)
        self.assertEqual("No colour found", color)

    def test_detect_color_is_red(self):
        image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
        image[:,0:512] = (0, 0, 255)
        color = ColourDetection.detect_color(image)
        self.assertEqual("red", color)

    def test_detect_color_is_blue(self):
        image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
        image[:,0:512] = (255, 0, 0)
        color = ColourDetection.detect_color(image)
        self.assertEqual("blue", color)

def test_detect_color_is_green(self):
    image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
    image[:,0:512] = (0, 255, 0)
    color = ColourDetection.detect_color(image)
    self.assertEqual("green", color)

def test_detect_color_is_yellow(self):
    image = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
    image[:,0:512] = (0, 255, 255)
    color = ColourDetection.detect_color(image)
    self.assertEqual("yellow", color)

【问题讨论】：

我发现它可以使用：image[:,0:512] = (0, 0, 100)。尽管如此，我仍然可以获得一些关于这是否是最好的方法的反馈吗？
OpenCV 默认颜色空间是 BGR。一般使用cv2.cvtColor(detection_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)。尽管在您的示例中您手动执行此操作，但您应该可以使用cv2.COLOR_RGB2HSV。
我将其更改为 cv2.COLOR_BGR2HSV 并为其他颜色添加了更多单元测试，但我唯一开始工作的两个是蓝色和黑色。所以我想我需要一些帮助来调整数组中的 HSV 值
根据upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/ad/HueScale.svg/… 例如，绿色约为 120。所以假设从 H = 100 到 H = 140。现在 OpenCV 将 H 值除以 2 以适应 360 度到 0..255 字节范围（所以 0..180 色调值）。因此，将您的范围设置为 H = 50 到 H = 70 以检测绿色。 S 和 V 值理论上可以是任何值，但可能您必须忽略太低的值。
出于某种原因，天知道为什么，我无法让它检测到红色、绿色或黄色。我只能让它检测蓝色（使用我的测试方法）。我用 BGR 值辗转反侧，根据你的计算计算色调。但可悲的是它没有工作。我还查看了 OpenCV 中基本颜色的色调值并尝试了这些值，但这也不起作用。为了确定我也让它向我显示图像，100% 确定我正在创建的图像是红色或蓝色等。

标签： python image opencv numpy rgb

【解决方案1】：

您只检测到蓝色的原因可能是因为您的 detect_color 函数中存在错误。

@staticmethod
def detect_color(detection_image):
    for k,v in ColourDetection.BOUNDARIES.iteritems():
    # . . .
        if amount_not_zero > 9000:
            return k
        else:
            return "No colour found"

请注意，您将始终在对 k,v 对的第一次迭代中返回一个值。

也就是说，要么是 iteritems() 为您提供的第一个 k，要么是“未找到颜色”。

【讨论】：