我想创建一个简单的 openCV 应用程序，它能够在各种光照条件下准确地检测红色（想想红色独奏杯）。
哪种颜色空间最适合使用（RGB、HSV 等），我应该如何实现这样的东西？
我是使用 openCV 的新手，这将是我的第一个项目，因此任何示例都将不胜感激。
有一些用于检测的示例，但没有一个说明颜色如何根据强光、阴影、弱光等呈现不同的阴影和色调，以及如何对此进行补偿。
我计划在嵌入式项目中使用它，这样我就可以有一个光电二极管来检测环境光的数量，如果这些信息有帮助的话......
谢谢！
【问题讨论】：
HSV 和YCrCB 色彩空间开始，看看哪个更适合您。
所以，我找到了一个很好的解决方案。我从本教程开始：
http://opencv-java-tutorials.readthedocs.io/en/latest/08-object-detection.html
它允许您动态移动 HSV 值，以便您可以尝试不同的照明条件。因此，在那之后，我能够找出最适合不同条件的值。接下来，我将允许程序根据我的实验结果一点一点地更改 hsv 值，以期找到杯子。
当程序找到一个感觉足够好的物体时，它会在它周围绘制轮廓。
编辑：通过增加“模糊”的数量，我能够更有效地检测到物体。
抱歉，如果我使用了错误的术语。我是新手。
【讨论】：
试试this tutorial project。它以最简单的方式使用 OpenCV 检测颜色：
# find the colors within the specified boundaries and apply
# the mask
mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
output = cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask)
它是 Python，但代码很简单，足以说明它是如何工作的。
用你的设置首先得到的图片试试这个。第一次尝试既快速又简单。
在您弄乱照明之前，检测红色相当简单。到那时，问题可能会像the dress 这样变得非常棘手。
因此，在您有机会了解它如何影响您的设置之前，最好忽略该问题。您的照明限制可能很简单（例如明亮与暗淡的图片），也可能很复杂（例如在黑暗中染成蓝色，在明亮光线下染成黄色）。
【讨论】：