如果使用 python 在捕获区域中存在特定颜色，如何 return 布尔值

Question

我是 python 的新手，刚开始自己学习它，但找不到解决问题的确切方法。

这就是我想要做的。

使用
判断截取的图像中是否存在某种颜色（如红、蓝、绿）
return 布尔值

我花了几天时间寻找答案，但我找不到任何答案。

我唯一知道的就是使用 openCV...

我想这个解决方案太简单了。我对计算机语言相当陌生，所以我真的很感激尽可能详细。谢谢！

Answer 1

在 Python/OpenCV 中有两种方法可以做到这一点。

通过 cv2.inRange() 使用颜色阈值。然后使用 np.nonzero() 计算白色像素的数量，或者使用 cv2.mean().

测试阈值图像的平均值

输入：

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('red_brushed.png')

# set red range
lowcolor = (0,0,255)
highcolor =(128,128,255)

# threshold
thresh = cv2.inRange(img, lowcolor, highcolor)

# Method 1: count number of white pixels and test if zero
count = np.sum(np.nonzero(thresh))
print("count =",count)
if count == 0:
    print("Not Red")
else:
    print("Red")

print("")

# Method 2: get the average of the image and test if zero
average = cv2.mean(thresh)[0]
print("average =",average)
if average == 0:
    print("Not Red")
else:
    print("Red")

# write thresholded image to disk
cv2.imwrite("red_brushed_thresh.png", thresh)

# display it
cv2.imshow("IMAGE", img)
cv2.imshow("THRESH", thresh)
cv2.waitKey(0)

阈值图像：

文本结果：

count = 3534485
Red

average = 6.933746337890625
Red

Answer 2

我在寻找一种方法来检查图像中是否出现某种颜色时遇到了这个 post。我想测试处理这两种方法所花费的时间。

继续 @fmw42 的 post:

import cv2
import numpy as np
import time

# read image
img = cv2.imread('red_brushed.png')

# set red range
lowcolor = (0,0,255)
highcolor =(128,128,255)

# threshold
thresh = cv2.inRange(img, lowcolor, highcolor)

t0 = time.process_time()

# Method 1: count number of white pixels and test if zero
count = np.sum(np.nonzero(thresh))
print(f"count = {count}")
if count == 0:
    print("Not Red")
else:
    print("Red")

print("")

t1 = time.process_time() - t0
print(f"Sum Method time elapsed {t1}")

t2 = time.process_time()

# Method 2: get the average of the image and test if zero
average = cv2.mean(thresh)[0]
print(f"average ={average}")
if average == 0:
    print("Not Red")
else:
    print("Red")

# write thresholded image to disk
cv2.imwrite("red_brushed_thresh.png", thresh)

t3 = time.process_time() - t2
print(f"Average Method time elapsed {t2}")

这产生了一般输出：

Sum Method time elapsed 0.0013151379999999935
Average Method time elapsed 0.186069437

事实证明，使用 sum() 和 np.nonzero() 总是更快。

如果使用 python 在捕获区域中存在特定颜色，如何 return 布尔值

how to return boolean if certain color exist in captured area using python

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