Question

我在python中使用OpenCV来制作一个解决魔方的方案。我不是在创建自己的求解算法，但我使用的是kociemba的python实现。

无论如何，为了使用这个算法，我必须传递一个代表多维数据集颜色的有效字符串。因此，截至目前，我正在尝试检测魔方的立方体的颜色。

我试过了：

        _, img = self.cap.read()
        print('frame captured!')

        hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
        #scan each pixel in the list
        for a in self.pixelsToScan:
            hue = hsv[a[1],a[0],0]
            print(hue)
            sat = hsv[a[1],a[0],1]/255
            print(sat)
            val = hsv[a[1],a[0],2]/255
            print(val)

            #CHANGE COLOR CHECKING TO USE inRange()#

            if sat<.15 and val>.85:
                #WHITE
                self.colors = self.colors + 'U'
            elif hue<7 or hue>=173:
                #RED
                self.colors = self.colors + 'F'
            elif hue>=7 and hue<22:
                #ORANGE
                self.colors = self.colors + 'B'
            elif hue>=22 and hue<37:
                #YELLOW
                self.colors = self.colors + 'D'
            elif hue>=37 and hue<67:
                #GREEN
                self.colors = self.colors + 'L'
            elif hue>=67 and hue<135:
                #BLUE
                self.colors = self.colors + 'R'
            else:
                #BROKEN
                self.colors = self.colors + 'E'

以及：

        _, img = self.cap.read()
        print('frame captured!')

        #scan each pixel in the list
        for a in self.pixelsToScan:

            if cv.inRange(numpy.copy(img), self.WHITE_MIN, self.WHITE_MAX)[a[1],a[0]]==255:
                #WHITE
                self.colors = self.colors + 'U'
            elif cv.inRange(numpy.copy(img), self.RED_LOWER_MIN, self.RED_LOWER_MAX)[a[1],a[0]]==255 or cv.inRange(numpy.copy(img), self.RED_UPPER_MIN, self.RED_UPPER_MAX)[a[1],a[0]]==255:
                #RED
                self.colors = self.colors + 'F'
            elif cv.inRange(numpy.copy(img), self.ORANGE_MIN, self.ORANGE_MAX)[a[1],a[0]]==255:
                #ORANGE
                self.colors = self.colors + 'B'
            elif cv.inRange(numpy.copy(img), self.YELLOW_MIN, self.YELLOW_MAX)[a[1],a[0]]==255:
                #YELLOW
                self.colors = self.colors + 'D'
            elif cv.inRange(numpy.copy(img), self.GREEN_MIN, self.GREEN_MAX)[a[1],a[0]]==255:
                #GREEN
                self.colors = self.colors + 'L'
            elif cv.inRange(numpy.copy(img), self.BLUE_MIN, self.BLUE_MAX)[a[1],a[0]]==255:
                #BLUE
                self.colors = self.colors + 'R'
            else:
                #BROKEN
                self.colors = self.colors + 'E'

我不知道如何可靠地检查每件作品的颜色，因为灯光总是在变化。我认为使用inRange()函数将是我所需要的，但它只是因为某些原因而无法工作。并且每个范围都不同，所以我不知道如何从同一图像中检查所有这些像素中的相同像素。

说真的，非常感谢任何帮助。提前谢谢！

编辑：我现在也尝试了以下内容：

        _, img = self.cap.read()
        print('frame captured!')

        hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
        #scan each pixel in the list
        for a in self.pixelsToScan:
            r = img[a[1],a[0],2]
            g = img[a[1],a[0],1]
            b = img[a[1],a[0],0]

            if r>220 and g>220 and b>220:
                #WHITE
                self.colors = self.colors + 'U'
            elif r>=175 and g<=60 and b<=60:
                #RED
                self.colors = self.colors + 'F'
            elif r>=175 and g>=96 and g<=171 and b<=54:
                #ORANGE
                self.colors = self.colors + 'B'
            elif r>=205 and r <= 213 and g>=175 and b<=41:
                #YELLOW
                self.colors = self.colors + 'D'
            elif r<=96 and g>=175 and b<=128:
                #GREEN
                self.colors = self.colors + 'L'
            elif r>=54 and r<=85 and g<=116 and b >=179:
                #BLUE
                self.colors = self.colors + 'R'
            else:
                #BROKEN
                self.colors = self.colors + 'E'

rgb限制是使用我之前的hsv边界创建的。

这是一张具有所需输出的图像：

我有一张Rubik's Cube的一张脸的图像： Rubik’s Cube

这应该产生输出LDLLFLBRR，但它会产生EEEEEEEEE的输出，代表所有错误，或者'LULLFRFRR'，意味着橙色被检测为红色，黄色被检测为白色和绿色偶尔会变成蓝色。

我需要的是一种始终能够分辨哪种颜色的可靠方法。

感谢您的帮助！

Answer 1

我怀疑你正在看一个单像素来确定贴纸的颜色，并且贴纸区域内有很多变化。

每张贴纸似乎都在510x510像素左右，所以我建议你在测试之前尝试制作一个平均至少100x100像素的盒子。

检查特定像素是否属于颜色范围？

1 个答案: