Python“鉴黄”小程序，自动识别检测物体的颜色

前言

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作者： 李秋键

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开始前的准备

借助python和OpenCV通过图片相减的方法找到动态物体，然后根据像素值的大小判断其中的均值颜色。

首先我们使用的库有cv2，numpy，collections，time。其中导入模块的代码如下：

import cv2
import numpy as np
import collections
import time

下面是读取摄像头：

camera = cv2.VideoCapture(0)

做一些开始前的准备，包括循环次数，摄像头内容读入，保存上一帧的图片作为对比作差找到动态物体，然后定义框架的长和宽。

firstframe = None
a=0
ret0,frame0 = camera.read()
cv2.imwrite("1.jpg",frame0)
x, y, w, h = 10,10,100,100

下面是定义颜色的部分代码，比如定义的黑色，可以参照hsv表进行拓展,如图所示 然后可以知道黑色的最低值为0,0,0，最大值为180，255,46然后建立数组存储颜色数据，通过字典达到映射效果。

# 处理图片
def get_color(frame):
    print('go in get_color')
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    maxsum = -100
    color = None
    color_dict = getColorList()
    for d in color_dict:
        mask = cv2.inRange(frame, color_dict[d][0], color_dict[d][1])
        cv2.imwrite(d + '.jpg', mask)
        binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
        binary = cv2.dilate(binary, None, iterations=2)
        img, cnts, hiera = cv2.findContours(binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        sum = 0
        for c in cnts:
            sum += cv2.contourArea(c)
        if sum > maxsum:
            maxsum = sum
            color = d 
return color

图像处理

紧接着是图像处理，其中包括转为灰度图，读取颜色字典，然后腐化膨胀操作。

# 处理图片
def get_color(frame):
    print('go in get_color')
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    maxsum = -100
    color = None
    color_dict = getColorList()
    for d in color_dict:
        mask = cv2.inRange(frame, color_dict[d][0], color_dict[d][1])
        cv2.imwrite(d + '.jpg', mask)
        binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
        binary = cv2.dilate(binary, None, iterations=2)
        img, cnts, hiera = cv2.findContours(binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        sum = 0
        for c in cnts:
            sum += cv2.contourArea(c)
        if sum > maxsum:
            maxsum = sum
            color = d 
return color

图片相减的办法

然后是图片相减找到动态物体的代码，每循环5次保存一次图片，时间是很短的不用担心。然后通过absdiff函数对图片像素值作差找到动态物体，接着讲像素值相减非零的部分用矩形框圈出来。

while True:
    ret, frame = camera.read()
    if not ret:
        break
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.GaussianBlur(gray, (21, 21), 0)
    a=a+1
    if a%5==0:
        cv2.imwrite("1.jpg", frame)
    firstframe=cv2.imread("1.jpg")
    firstframe= cv2.cvtColor(firstframe, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    firstframe= cv2.GaussianBlur(firstframe, (21, 21), 0)
    frameDelta = cv2.absdiff(firstframe, gray)
    thresh = cv2.threshold(frameDelta, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    thresh = cv2.dilate(thresh, None, iterations=2)
    # cnts= cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(thresh)
    frame = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow("frame", frame)

因为保存图片是每隔5次进行一次，在某个瞬间可能保存的图片不存在等原因，所以需要通过try的方法避免错误，最终的演示效果文末有。

 try:
        ret0, frame0 = camera.read()
        cropped = frame0[y:y+h,x:x+w ]  # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]
        cv2.imwrite("3.jpg", cropped)

        frame1 = cv2.imread(filename)
        print(get_color(frame1))
        # plt.title(label[model.predict_classes(image)], fontproperties=myfont)
        imgzi = cv2.putText(frame, get_color(frame1), (30, 30), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.2,
                            (255, 255, 255), 2)
        cv2.imwrite("2.jpg", imgzi)
        cv2.imshow("frame", cv2.imread("2.jpg"))
    except:
        pass

    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    if key == ord("q"):
        break

camera.release()

其最终演示效果如图所示： 至此，动态物体检测代码基本实现。其中的拓展功能可以按照自己的需求进行修改、