这篇文章给大家分享的是有关python如何实现简单颜色识别程序的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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import numpy as np
import cv2
font= cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
lower_red=np.array([0,127,128])#红色阈值下界
higher_red=np.array([10,255,255])#红色阈值上界
lower_green=np.array([35,110,106])#绿色阈值下界
higher_green=np.array([77,255,255])#绿色阈值上界
cap=cv2.VideoCapture(0)#打开电脑内置摄像头
if(cap.isOpened()):
while(True):
ret,frame=cap.read()#按帧读取，这是读取一帧
img_hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask_red=cv2.inRange(img_hsv,lower_red,higher_red)#可以认为是过滤出红色部分，获得红色的掩膜
mask_green=cv2.inRange(img_hsv,lower_green,higher_green)#获得绿色部分掩膜
mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波
mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波
mask=cv2.bitwise_or(mask_green,mask_red)#三部分掩膜进行按位或运算
image1,cnts1,hierarchy1=cv2.findContours(mask_red,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#轮廓检测
image3,cnts3,hierarchy3=cv2.findContours(mask_green,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for cnt in cnts1:
(x,y,w,h)=cv2.boundingRect(cnt)#该函数返回矩阵四个点
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)#将检测到的颜色框起来
cv2.putText(frame,'red',(x,y-5),font,0.7,(0,0,255),2)
for cnt in cnts3:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来
cv2.putText(frame, 'green', (x, y - 5), font, 0.7, (0,255,0), 2)
cv2.imshow('frame',frame)
k=cv2.waitKey(20)&0xFF
if k ==27:
break
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()我发现只要多于两种颜色识别起来误差就极大极大，等以后学到会回来进行优化的。目前识别两种颜色还是比较稳的。
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