导语
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为什么用手机自拍时，它能识别出你的脸，还能估算你的年龄？智能机器人又是怎么“看”到的
人？当当当，给大家介绍一下opencv模块。
表面看起来不起眼的东西，其实背后有可能很神奇……能实现多种功能是现在计算机编程人员最
喜欢最需要的库之一。
今天我们就来介绍一下神奇方法之我们将用python的OpenCV模块实现简答的颜色识别💥
（一个小案例文章太短了，就索性两个小案例一起来讲解啦）
正文
第一个小案例💨💨💨
一、OpenCV中的基本颜色检测
1）思路讲解
我们用颜色空间或颜色模型来表示计算机上的颜色，该模型基本上将颜色范围描述为数字元
组。除了讨论每种颜色之外，我们还将讨论我们使用的最常见的颜色空间。即RGB（红色，绿
色，蓝色）和HSV（色调，饱和度，值）。
RGB基本上将颜色描述为三个组成部分的元组。每个分量可以取0到255之间的值，其中元组
（0，0，0）表示黑色，而（255，255，255）表示白色。例如，如果要在屏幕上显示纯蓝色
像素，则R值将为0，G值将为0，B值将为255。
下面是一些RGB颜色的例子:
2）主程序
import cv2import numpy as np
img = cv2.imread('www.linuxmi.com.png')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#Red color rangle 169, 100, 100 , 189, 255, 255
lower_range = np.array([110,50,50])
upper_range = np.array([255,255,0])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_range, upper_range)
cv2.imshow('www.linuxmi.ccom - image', img)
cv2.imshow('www.linuxmi.ccom - mask', mask)
cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()3）原图展示
首先，你需要在你的工作目录中有一个图像，我正在使用这个图像，你可以从下面得到这个图
像。
首先我们需要加载图像，然后我们将图像转换为HSV颜色。
img = cv2.imread('www.linuxmi.com.png')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
之后，您需要确定颜色的上限和下限，可以为此建议使用imutils。在上图中，我们将检测三种蓝色。lower_range = np.array([110,50,50])
upper_range = np.array([255,255,0])
之后，我们需要创建图像的蒙版。
mask = cv2.inRange(hsv, lower_range, upper_range)
最后我们需要展示图像和蒙版。
cv2.imshow('www.linuxmi.ccom - image', img)
cv2.imshow('www.linuxmi.ccom - mask', mask)4）效果展示
第二个小案例💨💨💨（升级版）
参考：RGB-颜色模型
参考：HSV色彩模型
一、 BGR 和 HSV 颜色模型
1）BRG Model
RGB是红色、绿色和蓝色的缩写。这个系统中的颜色是通过添加不同强度的红、绿、蓝光产生
的。这种原理被称为加色混合，例如用于LCD显示器，如所示图1。每个像素由红色、绿色和蓝
色子像素组成。
RGB颜色模型可以理解为三维笛卡尔坐标系中的立方体，红色、绿色和蓝色通道各有一个轴
[BB09b，第186页]。因此，颜色可以定义为矢量(r,g,b)T(r,g,b)T，在哪里rr, gg，以及bb是每
个通道的颜色强度。为了区分RGB和其他颜色模型，我们定义了元组(r,g,b)RGB:=
(r,g,b)T(r,g,b)RGB:=(r,g,b)T. 图2显示RGB立方体，每个通道的值在[0,1][0,1]间隔。然而，在计
算机图形学中，介于0和255之间的整数值——在十六进制系统中介于0和FF之间——也是一种
流行的选择。例如，RGB颜色可以用CSS [Çe11]和OpenGL中的任何一种符号来指定。
此类模型的缺点显而易见，就是很难去表达一种颜色。比如你修改了如下BGR中的B值，间接
地, G和R通道的颜色也会被改变掉。
2）HSV Model
H表示Hue颜色；S表示Saturation饱和度；V表示Value明度。
简单理解就是H指定一种颜色，从0到360；S是白光所占程度，从0到1, 0表示饱和度最高，就
是白光最多；V表示明度，从0到1， 0表示最暗
二、环境安装
小编使用的环境：Python3、Pycharm社区版、opencv模块,部分自带的就不一一 展示啦。
模块安装：pip install -i https://pypi.douban.com/simple/+模块名 三、使用摄像头,利用HSV实现颜色识别
1）思路
读取摄像头视频流，取窗口中间一点，将其像素值(BGR)转换为HSV，然后根据Hue来简单判断
颜色。然后显示到窗口上。
2）主程序
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1080) #set window's width and height
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,780)
while True:
_, frame = cap.read()
hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
height,width,_ = hsv_frame.shape
wx = int(width/2) # center
wy = int(height/2)
center_color = hsv_frame[wy,wx] #中心点HSV像素值
hue_value = center_color[0] #取Hue
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 < 167:
color = 'VIOLET'
else:
color ='RED'
bgr_color = frame[wy,wx]
b,g,r = int(bgr_color[0]),int(bgr_color[1]),int(bgr_color[2])
cv2.circle(frame,(wx,wy),5,(0,255,0),3) # center (x,y)
cv2.putText(frame,color,(10,50),0,1,(b,g,r),2)
cv2.imshow('frme',frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key ==27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()三、效果展示
1）green绿色
2）red红色
3）orange橙色
总结
好啦！今天的文章就到这里正式结束了哈——两个小案例简单的识别颜色就完成啦！
有需要的小伙伴儿记得学习学习哈，学习从不止步~
下面在这里做一个汇总，帮助你更有效率的找到之前写的文章，各种类型的哈🎉
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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-493789.html
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